-
数据挖掘中的自主决策系统
据预处理、特征选择、模型训练和结果评估等多个步骤。而自主决策系统则是在数据挖掘的基础上，进一步融合了人工智能、机器学习等先进技术，实现了对数据的智能分析和自主决策。在自主决策系统中，数据挖掘技术为系统...
-
交互式数据挖掘与可视化工具
掘与可视化技术，监控交通流量、环境质量等实时数据，优化资源配置，提升城市运行效率。 四、未来展望随着人工智能、大数据技术的不断进步，交互式数据挖掘与可视化工具将更加智能化、个性化。例如，利用深度学习提...
-
数字孪生与可信数据空间的协同发展
数字孪生，简而言之，是物理实体或系统在数字空间的精确复制品。它利用物联网（IoT）、大数据、云计算和人工智能等技术，实时采集物理世界的数据，通过高级分析模型模拟实体的运行状态、预测未来趋势，甚至优化决...
-
自动化数据挖掘（automl）的进展
敏、差分隐私等技术的应用，确保数据处理过程符合法律法规要求。总之，自动化数据挖掘（AutoML）作为人工智能领域的一个重要分支，正以前所未有的速度发展，不断拓宽其应用边界。随着技术的持续进步和应用场景...
-
可信数据空间如何避免算法歧视
算法设计的专业培训，提升其识别与解决歧视问题的能力。5. 技术创新与伦理平衡：鼓励技术创新，特别是在人工智能领域，探索更加公平、透明的算法模型，同时建立健全伦理指导框架，确保技术进步服务于社会整体利益...
-
数据挖掘在教育行业的个性化学习
动教育行业个性化学习的强大引擎在当今这个信息爆炸的时代，教育行业正经历着前所未有的变革。随着大数据、人工智能等技术的飞速发展，数据挖掘作为这些技术的核心组成部分，正逐步渗透到教育领域，为个性化学习开辟...
-
基于tensorflow/pytorch的数据挖掘
各行各业的高度重视。TensorFlow与PyTorch，作为深度学习领域的两大主流框架，不仅推动了人工智能技术的飞速发展，也为数据挖掘提供了新的强大工具。本文将探讨如何利用TensorFlow与Py...
-
技术中立性与可信数据空间的社会责任
强调技术本身不应被赋予价值判断，而应作为中立的工具服务于多样化的社会需求。然而，随着大数据、云计算、人工智能等技术的广泛应用，一个新兴的概念——“可信数据空间”逐渐进入公众视野，它要求在保障数据安全、...
-
数据挖掘在中小企业中的应用
提取隐含在其中的、事先不知道但又有潜在价值的信息和知识的过程。它结合了数据库技术、统计学、机器学习、人工智能等多个领域的知识，旨在帮助决策者做出更加精准、高效的决策。 二、中小企业面临的挑战中小企业在...
-
数据挖掘在制造业中的预测维护
了维护成本，更重要的是，通过预防故障发生，保障了生产安全，增强了企业的市场竞争力。未来，随着物联网、人工智能技术的不断融合，数据挖掘将在预测维护领域发挥更加深远的作用，引领制造业迈向更加高效、智能的未...