基于Python关于世界自杀率影响因素的分析以及机器学习预测

本论文主要通过根据世界卫生组织2018年公布的全球自杀数据与联合国公布的HDI指数,结合世界银行统计的1985-2016年的世界主要国家GDP水平数据建立的数据集为研究与探索数据。利用Python Pandas科学分析库,对影响世界不同国家自杀率的因素进行数据与相关性分析。最后利用机器学习算法训练数据集,获得关于自杀率的预测模型,用于评估与测测国家与地区的自杀风险,从而指导相关政府与机构进行自杀预防工作。     

多源数据视角下的城市发展特征判识

大数据发展背景下的城市规划,采用科学合理的数据和方法进行实践应用具有强烈的需求和必要性。多源数据的融合分析、方法交叉及结论耦合印证既可以提升数据的有效性,更可以保证结论的科学性。采用POI、开源地图、手机信令、出行调查等多类型数据,对成都市金牛区城市发展特征进行了深入剖析和科学研判,为金牛区的总体规划奠定了科学有效的基础。     

基于Python的数据批处理探讨与应用

日常数据处理工作中往往会遇到大批量、有规则的数据,又没有统一的数据处理软件进行处理.基于数据批处理的现实需求,通过研究Python脚本在数据处理中的常用开发技术,详细介绍了利用Python进行数据批处理实现的原理和过程,并结合工作实践,实现了文本文档数据、Excel数据以及地理空间数据的批量处理,并对批处理代码进行可执...     

基于Mask方法的航空影像快速匀光处理

在航空影像匀光处理中应用Python语言与Mask方法,可以在保证影像匀光计算准确性与便利性的同时实现大量数据的快速批量处理。因此,研究从Python语言及特点入手,简要介绍了OpenCV数据库及Mask匀光方法,并探讨了利用Python语言批量对航空影像进行匀光计算的作用效果,以期为航空影像匀光计算效率及准确度提升提供一定借鉴与参考。     

基于时序分析的深基坑周边建筑物变形监测预报

采用基于时序分析的方法,对深基坑周边建筑物进行了变形监测,通过研究不同时序模型,结合实际沉降数据,得出其模型以及模型参数,并利用参数进行预报分析,结果表明,应用时序分析的方法处理沉降数据十分有效可靠。     

Python编程语言在中医药数据分析中的应用

本文主要介绍了Python编程语言及其特点,分析对比了Python与常用的强类型编程语言Java、C#等编程语言的相同与不同之处,梳理了Python编程语言中常用的编程技术以及应用框架,初步探讨了如何利用Python编程语言进行中医药数据分析工作,总结性的分析了Python编程语言在中医药数据分析中的应用前景,详细阐述了Python编程语言在中医药数据分析中优势与不足,旨在为Python编写中医药数据分析软件提供一些实际应用设计思路。     

边缘计算在火灾探测中的应用初探

考虑火灾探测系统边缘数据的爆发式增长,引入边缘计算概念,以动态网络和时序数据库为基础,融合机器学习算法,将计算量从云中心下移至网络边缘侧,设计了基于边缘计算的火灾探测模型架构。系统用ZigBee技术和SDN技术搭建网络拓扑;采用ViBe算法抽取背景模型,随机决策森林算法融合各环境因子;按照数据时序用途分级存储。系统测试结果表明,该方法提升了运算效率和检测精度。     

大数据数字媒体时代网络爬虫技术下的精准招商

大数据时代如何有效的获取网络中的数据,并有效的应用数据成为人们关注的重点,在精准招商的过程中,利用网络爬取技术获取企业的有效信息,能够提高招商的效率,通过对网络爬虫技术在精准招商中的应用情况进行分析,探讨了基于Python语言的网络爬虫技术,为获取精准招商数据提供了新的方法与途径。     

城市遥感生态指数的工程化应用研究

遥感生态指数(RSEI)是实现城市生态环境评价的重要指数方法。研究基于遥感生态指数对城市生态评价工程化进行研究,实现了遥感生态指数的快速监测与评价。先综合分析了湿度、绿度、热度、干度指标,然后根据模型进行Python编码开发计算;最终以合肥市为例,实现基于遥感生态指数的城市生态环境评价工程化应用。     

基于大数据的学习分析及其系统

大数据背景下,如能有效将大数据应用到学习活动当中,可以大大优化推动我国教育学习领域的发展。基于此,本文通过对智能化学习的需求进行分析,进而阐述了智能化学习分析的面向目标,之后介绍了基于大数据技术的学习分析系统,以促进大数据与学习分析当中的融合。