- 计算机商品化
利用区块链技术和智能合约创建安全、透明、高效的市场，将计算资源交易化，从而优化资源利用、稳定定价，推动计算资源市场的创新和普惠性。
- 医疗器械召回启动者的深入分析与机器学习 - 自然语言处理工作流程
此研究利用基于大数据分析、机器学习和自然语言处理的工具，对医疗器械召回的发起方进行识别、评估和分析，提供一种高效且全面的方法来处理大规模和多样化的数据，并通过文本相似性和聚类算法来辅助从操作层面到战略层面的管理洞察和风险识别和评估。
- 大型语言模型是否成为数据流水线的新接口？
语言模型是一种广义的术语，它包含了各种类型的模型，旨在理解和生成人类的交流。大型语言模型（LLM）因其具有与人类类似的流畅和连贯性处理文本的能力而引起了人们的广泛关注，这使它们在以管道方式构建的各种数据相关任务中具有价值。LLM 在自然语言 - 甲状腺癌诊断中的人工智能技术、趋势和未来方向
人工智能技术在甲状腺癌的诊断中发挥着重要作用，将大数据分析与机器学习相结合，帮助医生评估甲状腺癌预后和决定患者的恶性风险。本论文总结了大量与人工智能技术在甲状腺癌诊断中相关的文章，通过新的分类方法整理了这些技术，并比较了不同数据集的特征，讨 - Karasu：大数据分析高效集群配置的合作方法
Karasu 是一种更高效的资源配置剖析方法，通过促进类似基础设施、框架、算法或数据集的用户之间的数据共享，训练轻量级性能模型并将它们组合成一个集成方法，以开发配置搜索空间中固有的知识，同时优化多个目标，从而显著提升现有方法在性能、搜索时间 - 大数据 - 供应链管理框架的预测：数据预处理和机器学习技术
本文旨在系统地确定和比较分析最新的供应链预测策略和技术，提出了一个包含大数据分析在供应链管理中的新框架，并讨论了预测对人力、库存和整个供应链的影响以及其优化方面的建议。
- 基于区块链的隐私感知边缘智能数据共享：智能医疗视角
为了保护个人的健康数据隐私，提出了基于信任度的个性化差分隐私模型，并在区块链上构建社区模型以避免中毒攻击，并使用马尔可夫随机过程设计噪声相关性解耦机制防止关联攻击。
- 利用人工智能和大数据处理协议的 CI 框架预防 WSN 中的网络攻击和数据包丢失
本文提出了一种基于认知智能、信息处理协议、人工智能和大数据分析等方法的框架，旨在提高无线传感器网络（WSN）的安全性和可靠性，该框架可动态地监测和分析网络行为，识别和减轻实时入侵，同时保证数据的完整性和安全传输，增强路由过程的能力，极大地提 - 基于大数据和人工智能的框架，实现无线网络的个性化
提出一种基于 AI、大数据分析和实时非侵入式用户反馈的个性化网络方案，以满足用户服务质量需求和实现用户满意度的同时，实现网络资源的高效优化。
- 尼日利亚新冠疫情可视化探索性数据分析：爆发两年后
本文旨在通过使用大数据分析技术（包括探索性数据分析、可视化等）对 2020 年 2 月至 2022 年 7 月尼日利亚的新冠肺炎疫情数据进行分析，为 Covid-19 相关研究做出贡献并展示数据分析工具及技术的能力。
- 使用数据分析获取商业智能：一个案例研究
本研究利用自由提供的芝加哥自行车共享数据集，采用 RTidyverse 库中的六个数据分析步骤来分析历史数据，从而向公司建议可行的方法来将临时骑行者转化为付费年度会员，为业界实际部署 BIA 技术提供了有价值的案例证明，并展示了数据分析周期 - 实时自动答案评分
本文旨在通过大数据分析和自动评分技术，解决开放式问答评估所面临的高成本和低效率的困难，构建一个能够实时记录学生答题进程并进行评分的系统，以改善教育质量。
- 最小感知原则：用于城市大数据分析的隐私友好感知范式
本文介绍了最小探测原则，这是一种有前途的探测范式，用于法规管理的大数据分析。
- 基于层次 LSTM 和注意力机制的网络级短时旅行时间大数据分析
本文通过使用 Apache Spark 和 Apache MXNet 等大数据分析引擎，利用 Caltrans PeMS 系统的大规模旅行时间数据集设计了一个 Hierarchical LSTM with Attention (HierLS - 下一代无线网络中的机器学习和人工智能
本文将探讨机器学习、自动化、人工智能和大数据分析对于提高下一代无线网络的能力和效率的作用，发现这些新技术将有助于使下一代无线网络实现自适应、自我感知、预测和主动性，最终得出未来的无线网络运营商不能脱离人工智能和机器学习技术转变其操作框架的结 - 智能电网的联邦学习框架：在协作学习中保障功率跟踪的安全性
使用联邦学习框架进行大数据分析技术在智能电网中的应用，保证数据安全和隐私保护，提高能源利用效率。
- WWW针对众包系统的数据注入攻击及其防御
本研究着重探讨了众包系统的安全问题，发现数据投毒攻击是一种威胁，通过提出两种防御措施，本研究证实了这种攻击会对数据估计产生影响。
- MM基于图的问答系统
本文介绍了如何使用基于图形数据库的信息提取和检索系统以实现对大数据分析的自动化检索和快速文本分析。
- 基于通话详单的移动蜂窝网络异常检测与流量预测
利用大数据分析和机器学习技术，研究移动网络中成千上万的呼叫详单数据来检测网络中的异常活动，通过使用神经网络模型来训练无异常的数据，使用 ARIMA 模型来预测未来交通，因此提高了模型的预测精度。
- MM物联网实现的多接入边缘计算调查
本文综述了利用 MEC 技术实现 IoT 应用及其协同作用的整体概述，探讨了实现 IoT 中 MEC 的技术方面，并提供了其他整合技术的一些见解。