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面向多数据中心跨节点环境的公安大数据分析方法

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信息技术的普及不仅改变了数据管理的面貌，而且为智能家居和城市运动提供了动力。 尽管有许多不同类型的智能家居技术，但其中许多都具有相似的可持续发展目标。 这些工具堆可改善能源的产生或节省能源并减少水的浪费。 毫无疑问，他们中的一些人在环境，社会和经济方面实现了双赢的共同发展。 在本文中，我们首先讨论三代智能家居：（1）蓝牙和Zigbee支持智能技术；（2）带有人工智能的智能家居；（3）可以在家里四处走动的智能家居机器人。 然后，我们采用大数据分析方法来研究2004年至2016年Google在智能家居和家庭自动化搜索中的普及程度。最后，我们搜索可以实现可持续发展目标的最新智能家居技术。 结果表明，热衷于智能家居和家庭自动化设备的国家不仅限于世界上最富有的国家。 在过去十年中，Google在家庭自动化领域搜索量最大的前三名城市均来自印度。 它们是著名的信息技术（IT）中心，拥有许多IT人员。 我们推测对智能家居/家庭自动化的兴趣与居民的计算机素养相关，而不与经济财富相关。 此外，研究表明，许多可持续家庭技术主要集中在节能上。 节水型智能家居设备仅在蓝色月亮中发生一次。 与世界上许多城市的水相比，用电成本相对较高。 简而言之，这项研究提供了学术，实践和政策方面的贡献。

数据分析平台演进及数据分析方法应用

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随着深度互联网时代到来，大数据所蕴含的巨大科学、经济价值逐渐凸显。然而其数据分析方法却存在较高技术壁垒，想要发掘出大数据的价值空间，需要摒弃传统方案，采用新的分析方法。深度神经网络算法采用仿生学习算法整合庞大的异构数据，支持多源信息筛选，可实现时序动态捕捉，从而搭建起大数据转化为价值信息的桥梁。文中着重分析“大数据+神经网络”的深度学习算法在非结构化、模式多变的大数据群中的特征提取模式；并基于无限神经网络的前馈式连接方法，耦合时间参数进行更精确的特征提取与数据预测。最后对其在语音识别和图像分析中的应用进行实例测试，数据结果表明：无限神经网络在数据处理中具备更为强大的计算效率和性能优势。