潮能场景

这是为开发的MATLAB代码：D.C. Sale和A. Aliseda（2016）在“国家水力协会海洋能技术研讨会”上进行了潮能发电场景的计算模拟。本教程使用海洋通用循环模型（OCM）的边界条件，并考虑了复杂测深的影响，为不同时间运行的海洋水动力（MHK）涡轮场建立了CFD模拟。研究区域位于美国华盛顿州普吉特海湾。我们利用区域海洋建模系统（ROMS）提供的信息构建了嵌套的STAR-CCM+仿真，并将MHK涡轮机群集成到这些仿真中。嵌套域接收ROMS父域的边界条件，并进行STAR-CCM+模型初始化，可使用与ROMS相同的网格或根据不同来源创建更高分辨率的网格。

媒体大数据：赋能场景应用 媒体大数据技术日益成熟，其应用场景也日趋丰富。以下列举了几个典型的应用领域： 新闻与内容生产: 通过分析受众阅读习惯和兴趣，媒体机构可以进行更精准的内容推荐和分发，提升内容生产效率和用户体验。 广告精准投放: 基于用户画像和行为数据，媒体平台可以实现广告的精准投放，提高广告转化率和投资回报率。 舆情监测与分析: 实时监测和分析网络舆情，帮助企业和政府及时了解公众意见，进行风险预警和危机公关。 个性化推荐: 根据用户的历史行为和偏好，为其推荐个性化的内容和服务，增强用户黏性和平台竞争力。 内容安全审核: 利用机器学习技术，自动识别和过滤违规内容，维护网络环境的健康和安全。 媒体大数据技术的应用，不仅提升了媒体行业的效率和效益，也为用户带来了更加优质的信息服务和个性化体验。未来，随着技术的不断发展，媒体大数据将在更多领域发挥重要作用。

利用Matlab开发的海洋测绘GPS验潮程序，提升作业效率。

东方国信：大数据助力联合利华提升能效 东方国信，作为中国大数据领域的领军企业，凭借其自主研发的技术和丰富的行业经验，为全球众多客户提供大数据产品与服务。其业务范围涵盖商业智能、客户关系管理、能效管理、数据库以及大数据解决方案等，服务领域涉及通信、金融、智慧城市、公共安全等多个行业。 东方国信旗下全资子公司科托帕希，专注于为全球工业客户提供能效管理大数据服务，涵盖软硬件安装、调试和管理等环节，帮助客户实现节能降耗的目标。其核心产品Strata能效管理软件，基于先进的工业大数据、网络通讯和云存储技术，实时采集工业现场数据，并进行分析和优化，助力企业提升能源使用效率。

传统数据库技术在处理海量数据时面临着存储和计算能力的瓶颈。 存储瓶颈: 水平扩展和垂直扩展成本高昂且难以维护。 无法有效应对海量数据的存储需求。 计算瓶颈: 单机计算能力有限，无法满足海量数据的处理需求。 容错性: 传统数据库架构在节点故障时恢复时间长，影响数据处理效率。 Hadoop 通过分布式存储和计算框架有效解决了上述问题，为海量数据处理提供了高效、可靠的解决方案。

MongoDB：何时选择它？ NoSQL数据库如MongoDB，在特定场景下能发挥显著优势。以下是MongoDB适用场景的总结： 高写入负载需求 MongoDB优先考虑写入速度，而非事务安全。 适合处理大量低价值数据，例如日志记录、社交媒体活动等。 不适用于高事务安全场景，例如金融交易。 高可用性保障 轻松设置副本集（主从服务器），实现快速、安全、自动化的节点/数据中心故障转移。 确保在不可靠环境中维持数据可用性。 大规模数据处理 当单表数据量庞大（超过5-10 GB）时，MongoDB的横向扩展能力成为优势。 通过分片技术，将数据分布在多个服务器上，实现高效的查询和写入操作。 灵活数据模型 MongoDB采用文档模型，数据结构灵活，无需预定义模式。 适用于快速变化的数据需求，例如内容管理系统、电子商务平台等。

独立成分分析是近年来新兴的数据分析工具，广泛应用于盲源分离、图像处理、语言识别、通信、生物医学信号处理、脑功能成像研究、故障诊断、特征提取、金融时间序列分析和数据挖掘等领域。

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数据挖掘技术正在为电信CRM系统带来革新，其应用涵盖以下几个关键方面： 客户获取：精准识别潜在客户，提高营销活动转化率。 交叉销售：基于客户已有产品和服务，挖掘潜在需求，推荐相关产品或服务，提升客户价值。 客户保持：通过分析客户行为，识别流失风险，采取针对性措施提高客户留存率。 一对一营销：根据客户个性化需求，定制专属营销方案，提升客户满意度和忠诚度。

精确营销实施 - techpackage.net - 数据挖掘技术及应用 精准营销的成功实施离不开数据挖掘技术的支持。通过数据挖掘，企业可以构建精准营销的基础，包括： 确定目标客户群体 进行数据准备和清洗 建立预测模型 对模型进行检验和评估 研究思路 利用数据挖掘技术实施精准营销，需要遵循以下研究思路： 构建数据仓库: 整合企业内外部数据，建立统一的数据平台。 效益评估: 对数据挖掘项目进行可行性和效益评估。 方案设计: 制定详细的数据挖掘方案，包括数据分析方法、模型选择等。 实施方案: 根据方案进行数据挖掘模型的开发和部署。 发现机会: 利用数据挖掘结果，识别潜在客户、优化营销策略。 精确营销案例 本部分将介绍一些利用数据挖掘构建精准营销基础的案例，例如如何利用数据仓库进行客户细分、如何通过模型预测客户流失等等。