幼龄启迪 哪些乐高得宝值得买?

玩乐是孩子从小进行各项能力启蒙最重要的方式之一。据《2020年乐高玩乐报告》,全球有94%的父母认同玩乐有助于培养创造力和适应力等对孩子的未来成功至关重要的技能。自1969年乐高推出针对18个月至5岁低龄儿童的得宝系列以来,这一系列的玩具所带来的“大能力学玩系统”理念受到越来越多的父母的认可:那就是通过寓教于乐的玩具组合,让孩子从玩乐中获得学习能力、动手能力、社交能力、情商发展和创造力等五大能力的提升,逐步建立起孩子的学龄前必备能力系统。     

大数据融合模型的智能化网络安全检测方法

针对传统智能化网络安全检测平台处理数据效率低、误差大等问题,文章提出一种新型的解决方案;该方案基于大数据融合模型构建新型的智能化网络安全检测平台,采用卡尔曼滤波算法、采用数据融合分类算法和模糊推理算法3种方法结合构建出数据融合模型来对网络安全检测数据进行运算与处理;其中,采用卡尔曼滤波算法进行改进,对原始网络安全检测数据进行滤波降低噪声干扰,提高数据的精准度;通过SAE稀疏自动编码器自主提取网络安全检测数据的特征信息,之后K-means聚类算法对SAE稀疏自动编码器输出的数据进行处理,通过模糊推理算法调整权值;试验表明,文章所提方案克服了现有技术存在的不足,显著提高了处理数据效率和精准度,在数据量为2 TB的环境下,本研究方法的误差低至6.9％.     

均线模型在流量运营推荐系统中的应用

在线上营销活动中,为更精准的向客户推荐产品,本文以用户日流量为基础,将机器学习及均线模型应用于推荐系统中,进行基于日流量均线的形态分析。根据流量均线情况设计流量头部用户和流量使用下降用户形态指标。识别全网用户活跃度情况,在任意生命周期中可根据模型中的均线形态筛选出目标用户进行推广,并制定预警指标及时介入运营,实现识别用户在不同时期不同均线形态,并有针对性制定合适的营销活动,从而提升推荐成功率。     

基于大数据时代下的软件工程技术的应用研究

随着大数据时代的到来,在发展时期,大数据技术在各个领域的应用得到了加强,核心竞争力也得到了提升。于此,仍需在软件工程技术中积极利用大数据。本文基于数据库技术,分析该技术并提出解决方案。     

金融大数据下互联网金融的风险控制策略探讨

近年来,互联网技术飞速发展,并广泛应用于各个领域。互联网技术在金融领域内也得到了深度运用,尤其是大数据技术。然而,互联网金融本质上仍然是传统金融,只是结合了更多先进的技术,注入了新的活力。因此,互联网金融依然具备诸多风险,并且,互联网技术在金融中的运用使各种风险在无形中被放大。本文将分析金融大数据下互联网金融所面临的风险,并探讨可行的风险控制策略。     

大数据背景下校园网安全防范策略探究

近年,校园信息化建设历经了校园网、数字校园、智慧校园三个阶段的发展,校园网已经代替了传统的校园管理运行方式,使校园管理更加的高效。但是,随着大数据时代的到来,信息化建设安全问题也随之越来越复杂。本文通过分析研究当前在大数据背景下校园网络的安全情况,提出了大数据环境下校园网络安全防范的具体措施。     

大数据时代下的信息安全问题初探

随着信息技术的不断发展,人们已经逐渐进入大数据时代,丰富的数据资源不仅带来了更为优质的生活体验,也给网络信息安全带来了巨大的挑战。信息安全的维护范围,从个人和企业层面,逐渐扩展到了整个社会层面;从传统的信息化设备范畴,逐渐扩展到了新兴的智能化设备范畴。本文首先概述了大数据时代的特点,接着对该环境下信息安全存在的隐患进行了分析,并在最后提出一些相关的安全防范措施。     

基于宽度学习的结构沉降预测

结构监测是确保工程结构建设在施工和运营阶段安全的关键因素,因此采用合理有效的预测模型对结构沉降监测数据进行科学准确的预测成为了当前结构沉降预测研究的重点。针对传统预测方法与深度学习方法用于结构沉降预测存在的预测精度不够高、模型结构复杂、训练耗时等问题,提出了一种基于宽度学习的结构沉降时间序列预测模型。通过实测地铁地下隧道沉降监测数据对宽度学习、人工神经网络、支持向量回归和深度置信网络-支持向量回归预测模型的预测结果进行对比分析。实验结果表明:宽度学习系统(broad learning system,BLS)应用于结构沉降预测具有良好的效果,其训练速度更快,预测精度更高。验证了所提出的宽度学习算法应用于结构沉降预测的可实施性和有效性。