1.非结构化数据的处理技术和应用文本分析是非结构化数据处理的一种重要技术,可用于从文本数据中提取有用的信息和知识。文本分析可以分为三个步骤:文本预处理、特征提取和建模分析。文本预处理包括分词、去除停用词、文本归一化等步骤;特征提取包括词袋模型、TF-IDF等方法;建模分析包括聚类、分类、情感分析等方法。文本分析的应用场景包括社交媒体的舆情https://wenku.baidu.com/view/fea50c8f00d8ce2f0066f5335a8102d276a261e8.html

2.大数据时代的非结构化数据处理技术图像识别和视频分析技术是非结构化数据处理中不可或缺的一部分。得益于深度学习模型的快速发展,图像和视频分析技术能够从海量的视觉数据中自动提取关键特征,如物体识别、场景分类、动作分析等。 在安全监控领域,视频分析技术可以自动识别异常事件,减少人工监控的成本和误差。此外,在制造业,图像识别技术被广泛应用于产品质https://www.gokuai.com/press/a1165

3.非结构化数据提取技术在统计工作中的应用摘要结构化数据和非结构化数据是大数据的两种类型,目前非结构化数据信息已达信息总量的85%以上,且每年以55%~65%的速度增长,统计工作受到大数据的冲击,日常总会遇到一些非结构化数据提取的难题,导致工作量加大,效率低下。本文对非结构化数据及其提取技术、大数据处理语言——Python语言进行学习研究,解决实际中遇https://tjj.changzhi.gov.cn/sjfx/202207/t20220704_2588893.html

4.IBMCloudObjectStorage在银行业非结构化数据存储嘲下的对象随着银行业IT技术的快速发展和业务的不断升级变革,业务应用系统产生的非结构化数据(包括文件、图片、音视频文件等)的规模也越来越大,银行业非结构化数据呈指数式爆发式增长。目前使用非结构化数据的主要系统包括内容管理平台、后督影像系统、身份验证、柜员办业务扫描件等需要用到影像图片,以及呼叫中心系统、电话客服的https://redhat.talkwithtrend.com/Article/242823

5.人工智能技术在群聊类数据分析中的探索5.其他非结构化数据 如表情符号、红包等,也是群聊中常见的交流形式。 二、人工智能技术应用 为了有效处理群聊数据的碎片化、多样化等特性,人工智能技术发挥了重要作用,主要包括: 1.自然语言处理 通过NLP技术,我们能够对群聊中的文字数据进行多种处理,包括分词、词性标注、命名实体识别等。这些处理步骤可以帮助我们更好http://www.51testing.com/mobile/view.php?itemid=7800371

6.大数据金融第二章大数据相关技术首先是利用多种轻型数据库收集海量数据,对不同来源的数据进行预处理后,整合存储到大型数据库中,然后根据企业或个人目的和需求,运用合适的数据挖掘技术提取有益的知识,最后利用恰当的方式将结果展现给终端用户。 数据处理流程 一 数据采集 大数据的采集是指在确定用户目标的基础上,对该范围内的所有结构化、半结构化、https://www.jianshu.com/p/d68251554c66

7.Top前沿:农业和应用经济学中的机器学习,其与计量经济学的比较然后,确定了当前计量经济学和模拟模型工具箱在应用经济学方面的局限性,并探索了机器学习法提供的潜在解决方案。在预测和因果分析中,深入研究了不灵活的函数形式、非结构化数据源和大量解释性变量等情况,并强调了复杂模拟模型的挑战。最后,作者认为,当用于定量经济分析时,经济学家在解决机器学习法的缺点方面有着至关https://blog.51cto.com/u_15057855/2675591

8.互联网成数据宝库,网络数据采集技术推动人工智能发展官网互联网数据量呈指数式增长,非结构化数据的应用依赖于清洗标注 PC、互联网、消费级移动设备的兴起宣告了数据时代的来临,数据量呈指数式增长,据IDC统计,全球每年生产的数据量将从2016年的16. 1ZB猛增至2025年的163ZB,其中80%-90%是非结构化数据。过去计算机主要处理结构化数据,人工智能模型却以处理非结构化数据见长https://www.tanmer.com/blog/575

9.2022年度陕西省重点研发计划项目申报指南目录4.9 大规模非结构化网格并行剖分技术研究 4.10 大流量高温燃油调节方法及调节器设计关键技术 5.新一代通信技术 5.1 空地一体化网络立体致密多维覆盖技术 5.2 面向天地一体化大规模星座的网络化测控关键技术 5.3 新型天线形态下基于大规模 MIMO 的机载数据高速传输技术 http://www.kt180.com/html/sxs/9889.html

10.中信证券非结构化数据处理平台建设实践中信证券综合应用OCR、NLP、RPA、搜索引擎、知识图谱等AI技术,在非结构化数据识别解析、自然语言理解与结构化处理、非结构化知识存储与检索等方面,开展公司级非结构化数据处理平台建设。 作者 中信证券股份有限公司信息技术中心 岳丰 王哲 刘殊玥 余怡然 方兴 https://www.secrss.com/articles/53891

11.行政管理论文15篇工商行政管理工作想要顺应时代的潮流,跟上社会发展的步伐,就必须将现代的大数据技术应用的到工商行政管理工作中,以此来提高工作效率,更好地对企业进行监督管理,助推企业的规范化稳定快速发展。 2大数据技术概述 大数据技术是在庞大的数据信息资源中进行分析、处理和检索等过程,提取出对当前工作最有利用价值的信息资源。https://www.ruiwen.com/lunwen/6220159.html

12.科学网—[转载]武新:大数据架构及行业大数据应用所谓的“大数据应用”主要是对各类数据进行整理、交叉分析、比对,对数据进行深度挖掘,对用户提供自助的即席、迭代分析能力。还有一类就是对非结构化数据的特征提取(指纹、图像、语音自动识别、基因数据比对等),以及半结构化数据的内容检索(搜索)、理解(语义分析)等。传统数据库对这类需求和应用无论在技术上还是功能上https://blog.sciencenet.cn/blog-887780-1358813.html

13.什么是数据转换,数据转换的知识介绍图像数据转换:图像数据转换包括图像格式转换、大小调整、色彩空间转换等,广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。 3.数据转换分类 结构化数据与非结构化数据转换 结构化数据:指具有明确定义格式和字段的数据,如数据库表格中的数据。结构化数据转换通常涉及数据表连接、聚合、筛选等操作。 https://www.eefocus.com/baike/1694420.html

14.Python实战:非结构化数据分析非结构化数据处理在当今大数据时代,非结构化数据无处不在,包括社交媒体、电子邮件、网络日志、视频监控数据等。Python作为一种强大的编程语言,提供了丰富的库和框架,用于处理和分析非结构化数据。本文将详细介绍Python在非结构化数据分析中的关键技术,并通过具体代码示例展示如何应用这些技术。https://blog.csdn.net/oandy0/article/details/137567962

15.AnyShare内容数据湖:海量非结构化数据存储与处理的基石·海量非结构化数据难以描述,难以形成结构化的属性信息以提升识别、理解、查找、利用效率 业务系统的文档属性统一管理 ·业务系统孤岛为企业带来统一管理、搜索、整合难题,业务流程打通需要元数据管理能力支撑 海量数据的文档属性访问压力 ·非结构化数据的暴增和丰富的业务应用将带来内容元数据的增长和访问压力,元数据服务https://www.aishu.cn/cn/feature/content-lake