Social Sensing: A New Approach to Understanding OurSocioeconomic Environments 社会感知：了解我们社会经济环境的新方法 论文翻译 《社会感知：理解社会经济环境的新视角》 随着大数据时代的到来，社会感知作为一种新兴的研究方法，正在逐渐成为理解和解析我们社会经济环境的关键工具。这一概念源于美国地理学家协会年报的一篇论文，它揭示了大数据在社会科学研究中的潜力，特别是在地理信息科学领域的应用。 社会感知的核心在于，它将个人级别的广泛地理空间数据视为一种新型的“遥感”形式，不仅能够反映社会经济特征，还能弥补传统遥感数据的不足。遥感技术虽然在揭示地球表面物理特性方面取得了显著成果，但其对于社会经济属性的捕捉能力有限。相比之下，社会感知数据，如出租车轨迹、手机记录、社交媒体数据等，能够捕捉到人类活动的时空模式，更准确地反映土地利用和社会功能。 论文提出，社会感知数据具有丰富的信息，如空间交互和地点语义，这超越了传统遥感的范畴。例如，通过分析出租车轨迹数据，可以揭示不同土地利用类型与活动时间节奏的关联，进一步理解城市的动态运行。同样，社交媒体的签到记录则能揭示人们的活动热点和行为模式，这对于理解城市功能区划、人口流动以及社区特征有着不可估量的价值。 以中国上海为例，研究者使用7天的出租车轨迹数据和一年的签到记录，展示了社会感知在实际应用中的强大能力。通过对这些数据的分析，可以量化出各个地点的活动频率，如接客点、下车点和签到地点，进而与人口分布进行比较，发现两者之间的正相关性。这种关联性的分析有助于城市规划者更好地理解城市结构和居民行为，为城市规划和政策制定提供依据。 然而，社会感知数据的分析也面临挑战，如数据的代表性、质量和处理工具的开发。因此，未来的研究需要关注如何确保社会感知数据的准确性和可靠性，同时开发适应这些新型大数据的分析方法和技术。 社会感知为理解和研究社会经济环境提供了全新的视角，它结合了大数据的力量和遥感的原理，有望在地理信息科学、城市规划和社会科学等多个领域开启新的研究方向。随着信息技术的不断进步，社会感知的应用将更加广泛，为我们的生活带来更深入的洞察。

This standard defines the DDR5 SDRAM specification, including features, functionalities, AC and DC characteristics, packages, and ball/signal assignments. The purpose of this Standard is to define the minimum set of requirements for JEDEC compliant 8 Gb through 32 Gb for x4, x8, and x16 DDR5 SDRAM devices. This standard was created based on the DDR4 standards (JESD79-4) and some aspects of the DDR, DDR2, DDR3, and LPDDR4 standards (JESD79, JESD79-2, JESD79-3, and JESD209-4)

ESR1基因多态性与儿童孤独症的关联研究，王雪莱，梁爽，目的：探讨雌激素受体1（estrogen receptor alpha, ESR1）基因多态性与中国汉族儿童孤独症发病的相关性，了解ESR1与中国汉族儿童孤独症临床�

半滑舌鳎MHC II类A基因的分子鉴定、多态性及与抗鳗弧菌感染的相关性研究，王旭波，李春梅，主要组织相容性复合体（MHC）II类抗原在脊椎动物免疫反应方面起着重要的作用。本文通过RACE-PCR技术获得了半滑舌鳎MHC II 类A基因的cDNA�

IAD描述符：typedef struct _USBInterfaceAssociationDescriptor { BYTE bLength: 0x08 //

2018全国高校云计算应用创新大赛 最终排名：1 repo为技能赛的赛题一： 购物篮数据集 记录数 项目数 最短长度 最长长度 平均长度 1,692,082 5,267,656 1 71,472 177 用户数据集 用户数 项目数 最短长度 最长长度 平均长度 330,244 1,080,203 4 1,195 130 采用的频繁项集挖掘算法为PFP-Growth 比赛相关信息点 项目结构 　　本项目用scala语言编写，用maven组织。代码结构如下。 项目src/main/AR目录下存放源代码文件。 main文件夹中存放频繁项集挖掘与关联规则生成与关联规则匹配与推荐分值计算这两个模块的代码。 util包里FPTree、AssociationRules是频繁项集挖掘所必须的数据结构，FPNewDef是基于mllib的FP-Growth算法的优化版本。 conf文件夹包含一个Conf类用于

#Python中的关联规则挖掘 文件描述： apriori.py：apriori算法的Python实现。 此代码读取用户指定的事务数据库文件，并根据用户指定的支持和置信度值生成频繁的项目集和关联规则。 DataSetx.txt：（x：1,2,3,4,5）五个不同的包含事务的数据集文件。 用法： 修改apriori.py的第14行，并指定要使用的数据集文件的名称。 从命令行运行程序：python apriori.py 出现提示时，以百分比形式提供支持和置信度值 生成频繁的项目集和关联规则

association-rule-mining 使用Apriori和FP-growth进行关联规则挖掘

ECLAT关联规则挖掘 等价类转换关联规则挖掘算法的Python实现 我在无聊的时候写了这篇文章，并希望找到一个很好的算法来加快Cython的速度。 不幸的是，这个问题并不能轻易实现优化（而频繁模式挖掘的FP-tree方法要快得多）。 该算法在其擅长的各种数据集上（存储10个具有100万条记录的商品的商店）仍然非常快，但是在1000个具有1000条记录的商品的数据集上，它会显得很笨拙。 我的工作很乱。 也许我会回去整理一天。

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