基于流计算的保险大宽表系统的应用研究

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随着保险业务的快速发展,每天都有大量的保险数据产生,传统的保险业务系统内新增和变化的数据不能实时地体现到业务人员的客户端上,一定程度上影响了业务人员的工作效率,不能满足当下保险系统的实时应用需求.为此,系统通过采用分布式流计算技术,实现一个流式大宽表数据系统,提升保单数据的计算性能.同时采用MPP数据库,提高了对海量数据的分析处理和并行数据计算能力,让业务人员能够即时知晓最新保单和汇总数据的变化情况.实验证明,该设计确实可以实现让数据实时同步到客户端上,有极高的可用性和可扩展性,并已应用于实际系统.
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为提高信贷欺诈风险的预测性能,文中提出一种基于机器学习的信贷欺诈风险预测模型.根据金融系统中存在的信贷欺诈风险类型,计算金融系统信贷数据产生的风险指标.通过确定信贷欺诈风险预测指标权重,设置信贷欺诈风险预测指数.将采集的信贷欺诈数据作为风险预测模型的数据支持,定义信贷欺诈风险产生的信号频谱,并建立风险信息函数,在标准化信贷欺诈风险数据的基础上,计算信贷欺诈风险数据的适应度,完成信贷欺诈风险数据的聚类分析.通过处理信贷欺诈风险数据,采用机器学习算法中的贝叶斯网络节点构建信贷欺诈风险预测模型.最后结合信贷欺诈
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随着自动驾驶技术的不断发展,传统的真实路测方法已经不能满足自动驾驶测试的需求,无法在充分性、全面性、效率性等各个方面达到要求.利用自动驾驶仿真测试场景库进行测试可以大大缩短测试时间和成本,可以提高测试的安全性和可靠性,是助力自动驾驶领域发展的重要工具,已成为目前自动驾驶研究领域的一个重大研究方向.本文在调研分析大量自动驾驶仿真测试场景库研究成果的基础上,首先针对场景作为自动驾驶仿真测试场景库的主体进行一系列的分析,梳理了场景的定义、场景的元素、场景的数据来源;其次,总结了常见场景数据处理,主要包括数据预处
最大间隔相关滤波器(maximum margin correlation filter,MMCF)结合了支持向量机(support vector machine,SVM)和相关滤波器,提高了相关滤波器的鉴别能力.但是,SVM未利用样本结构信息,训练不充分的缺点也被MMCF继承下来.针对这一问题,提出基于数据分布信息的相关滤波器算法,引入样本类内散度及类内局部保留散度进行训练,并进行目标检测和识别实验,从实验结果来看,所提算法是有效的.
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电子产品及数码设备的普及,使得电子多媒体成为现阶段最为广泛的媒体格式,数字压缩技术在将大容量图片等媒体压缩的前提下,也为声像电子数据司法鉴定提供了重要的科学判断依据;结合使用最为广泛的JPEG压缩技术的原理及框架,对图像的真实性加以鉴别,增强底层数据结构研究分析,以真实案件为例,从JPEG文件总体结构、DQT量化表、原图级别检测、压缩签名等各方面分析,最后辅以多种鉴别手段保证司法鉴定技术的有效、严谨.
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