解决方案:大数据智能营销系统的信息是实时采集的吗？
　　作为销售行业的新宠，大数据智能营销系统支持一键采集指定行业、指定关键词。很多想买的非技术人员都在想，这个大数据采集
的信息到底有多准？信息是否在线实时更新？
　　今天，就带大家走进鹰眼大数据智能营销系统。让我们看看采集
的数据是否准确并在线实时更新。
　　
　　鹰眼大数据智能营销系统作为大数据营销行业的领跑者，近期全新上线有财云采集
版块，获得传统营销行业的一致好评。优财云采集
收录了目前主流的各行业B2B交易网站，并在不断添加新的各行业B2B网站。支持在线观看教程。操作非常简单。
　　
　　鹰眼大数据是目前市场上唯一一家与阿里云合作的大数据智能营销软件公司。系统支持在线更新、在线修复、在线升级。利用网络爬虫技术模拟人工操作，在各大网站一键爬取，网站留下本行业企业的联系方式。
　　也就是说，只要可采集
的网站还在运营，新用户不断在该网站上注册，采集
到的信息就会一直实时连接到互联网上。
　　想了解情况和其他功能可以加我微[qd521110]私聊
　　解决方案:赋能行业 生物多样性调查软件免费开放
　　《Sample》是一款支持移动端和PC端数据采集的生物多样性调查软件系统。安徽南创生态科技有限公司聚集了一批生物多样性智能监测信息化领域的专家。在充分调研大量实际生物多样性背景调查和监测项目经验的基础上，着眼于提高生物多样性实地调查和内部数据分析处理的效率而制定的。系统具有野外数据采集、处理、分析、可视化、物种智能识别等功能。、数据导出、报告生成、团队协作和项目管理等功能，可大大提高生物多样性背景调查的效率。让'
　　1.物种调查，高效便捷
　　1. 异构数据集成存储、统计、共享、导出
　　支持野外勘测轨迹（KML格式）、文本、图像、声音、视频等异构数据的集成采集、存储、上传，支持手机端数据查询、统计、导出并分享到微信、QQ等通讯工具，调查数据无需内部处理，省时省力。
　　2.智能动植物图片识别，快速语音输入
　　提供动植物识别功能，不用担心在野外遇到未知物种，Sampo可以帮你识别。快速语音输入，说“找到某个品种名称+数量”，输入的品种和数量即可自动填写。
　　3、分类系统自动填充
　　
　　示例界面化繁为简，省去了输入物种特征的冗长步骤，只显示核心必填项目。界、门、纲、目、科、属、经纬度、海拔高度等数据自动填充匹配。
　　4. 团队合作，项目管理
　　作为新用户，“Sample”会提示您创建团队，您可以邀请其他注册用户加入您的团队。这个时候你只需要创建一个项目就可以开始调查了。项目管理后台可以看到人员采集的物种数据数量。、记录数、工作量统计等数据，流程可视化，提高管理效率。
　　5.离线收款
　　野外勘测采集过程中没有网络信号怎么办？离线地图分区域下载，勘测数据存储在本地，有网络信号时一键上传。
　　2、功能免费，为行业赋能
　　1.移动端和PC端管理系统
　　两端协同赋能行业：移动端专注于物种采集，PC端专注于数据监控和数据管理。基于GIS和BI动态图表，“样例”PC端可视化上图查询、统计、分析结果，调查结果一目了然；集成多种生物多样性指标统计分析模型，实现数据统计分析，调查报告一键导出；为生物多样性保护决策提供视觉支持。
　　
　　2.5G云空间存储
　　每个团队都有自己的5G云存储空间，物种调查数据一键上传云端，不用担心数据丢失。
　　3.数据存储，私密安全
　　1. 数据隐私和安全
　　在示例软件上输入的数据只允许您和您的项目人员查看和使用，以确保您的数据的绝对隐私。有关详细信息，请参阅示例隐私政策。
　　2.数据存储安全
　　软件部署和存储采用阿里云服务器，OSS文件存储和RDS云空间存储，数据库备份机制和云盾服务，保障您数据的存储安全。
　　四、技术支持，专业服务
　　采样是安徽南创生态科技有限公司打造智能生物多样性监测系统的重要环节。我们将继续致力于生物多样性保护产品的研发，推陈出新，提升用户满意度，赋能行业生态，实现共生的美好目标。.
　　除了对技术的孜孜追求，真诚的服务也是我们的承诺。您可以登录公司网站下载系统应用。如果您对使用有任何疑问和宝贵意见，请联系我们，会有专人为您服务。 查看全部

　　解决方案:百度竞价,淘宝竞价是解决网店产品的问题吗？
　　智能采集平台的投放主要分为：
　　1、选择一个推广方式投放
　　2、进行多级推广
　　3、海量推广
　　
　　4、主动推广其中
　　3、4有一定优化，在此不做过多的展开。
　　和这位兄弟一样目前只了解天猫竞价投放（有经验的大神看看能不能帮到大家）
　　百度竞价是一个很不错的方式，短时间就可以看到效果的，比一般的方式要好很多。天猫竞价能够很好的点出商品的爆点，是一个很不错的方式。
　　【京东电商内容营销技术分享-卖点提炼分析】一定可以帮到您。
　　
　　多看看百度知道啊，知乎问答啊，哈哈哈。
　　京东搜索要做网红推广，自己会网红那就没问题。
　　现在两个搜索引擎竞价推广看看：百度竞价，淘宝竞价。哪个网站在竞价推广效果好些。
　　百度竞价,淘宝竞价主要是解决网店产品的问题,广告文案的问题.这两个都是长久产品,注重的是长期经营.当然,投入肯定很大,小公司不敢玩这个竞价.
　　都是关键词推广，如果让我选，肯定是推荐百度搜索，电商数据化运营分析平台提供前台搜索指数、跳出率，以及竞价详情页数据报表，以分析产品的竞争度，推广广告点击率，曝光率。搜狗跟360在竞价上都没有达到这么详细准确，长远投入都可以帮助到企业的发展。
　　一个是引流网站的曝光，一个是销售商品的转化， 查看全部

　　通用解决方案:php代码后端可以写个webhook服务，搜狗采集器。
　　智能采集平台：搜狗采集器。采集本地搜索页面的php代码到本地，php-fpm处理php-mediaprocessor对爬虫进行相应数据渲染从而转换为index.php代码后端可以写个webhook服务，通过第三方sdk直接发给爬虫,或者我们内部推荐一个,matlab爬虫。python爬虫。可以爬全网豆瓣小组、猫扑论坛、知乎小站等等,效率方面虽然比不上phpfastdfs,但是和php在数据存储、网络、返回等层面做的优化比,还是相当不错的.。
　　
　　谢邀。我写过的爬虫其实并不多，爬虫各种各样。一些有开源的，一些是我一时兴起做的。爬虫代码可以重构，有了一定经验之后甚至可以模块化(java)。如果只是学爬虫的话，python,php,python+awk/sed都可以做。你需要会多线程、异步io、排序、决策树，如果不会还是不要做了，想做的话看看scrapy/pig等。
　　至于优化，不知道你要达到什么程度，gitlab这样的集中服务只要搞懂一门编程语言之外的语言，有兴趣可以学一下perl/python/php的后端。当然也是perl>>python。工欲善其事必先利其器，不知道怎么学习爬虫就从软件基础搞起，数据结构、算法、计算机网络、通信、数据库、爬虫，都是零碎的东西，看项目来学。
　　
　　然后大部分爬虫的问题都可以运用上述的解决，最后提醒一下，爬虫需要整个框架支持，底层要非常熟悉，初学者可以单纯爬一些网站，后期可以用框架（scrapy、flask、django、python+javarestful接口、localhost+urllib等）封装项目或者按需抽取页面，转换为字符串的python解析等等。
　　框架编写教程很多，可以从下面的链接找些基础知识学习一下：链接：密码：ht2s要能够用在项目中，获取返回的数据，避免抓取到数据后一直空转浪费时间(数据抓取不到的问题在于抓取来的数据编码太细，要调整api才能使用这个数据)，统计更新和缩小requesturl规模，restful前端等都是要掌握的。如果做个爬虫能承担起来从数据校验到格式化校验再到数据清洗、检查、验证码生成、多重解析、请求发送异步交互的工作量，那是完全值得学习一个的。 查看全部

　　最新版本:急速车主名录采集软件
　　快速车主名单采集软件，是专业的车主信息采集平台，支持自动采集最新车主名单，辅助用户快速识别目标客户，非常适合营销人员使用。
　　快车车主名单采集软件简介
　　车主名录快速采集软件是一款自主搜索、采集全国车主实时信息的名录软件。它可以自动采集
最新的车主名单。采集
的信息包括姓名、电话号码、型号、保险期限、年检期限、位移等，帮助业务人员了解客户，发现潜在客户，快速确定目标客户。
　　快车车主名单采集软件功能
　　全市收录：支持全国所有省市的精准搜索、采集和提取，信息无限提取；
　　智能去重：软件自动智能去重数据，节省工作时间，还可以一键选择性别，提高工作效率；
　　
　　存储容量大：软件采用云存储技术，可轻松存储和处理千万级数据，软件升级时原有数据库不会丢失；
　　信息量大：信息24小时自动更新，软件采集提取无限制，持续获取最新信息；
　　多条件导出功能：核心字段灵活导出，支持Excel和文本格式，支持全部和最新导出，支持按性别导出。
　　完善的售后服务：企业级售后服务，一对一专业指导，全程400电话，7*12小时客服QQ快速响应。
　　快捷车主名单采集软件功能
　　1、可以开市集发群发短信。是营销必备利器，是语音群呼的最佳搭档。
　　2、软件可以在线采集
全国车主的最新数据和动态。
　　3、24小时同步更新，每天最新数据。
　　
　　4.指定区域批量领取非常划算，200元半年不限量。
　　5、本软件信息主要来源于汽车行业网站和分类信息网，信息质量没有问题。
　　6、支持全国各省市精准搜索、采集、提取，信息提取无限制。
　　快速车主名单采集软件的使用
　　下载软件，解压安装，
　　打开软件，注册账号并登录，
　　选择采集省市，点击开始，进入采集状态，软件提示采集结束，
　　选择另一个城市或第二天采集
。采集
到的信息将在搜索历史中，可以导出到计算机中进行存储或使用。采集完成后，关闭软件就OK了。
　　最新版本:YYCMS网站 程序
　　YYCMS(php+mysql)新闻系统修改版 v1.1
　　
　　YYCMS(php+mysql)新闻系统修改版v1.1学了几年asp，现在转php，一直没有找到合适的学习系统。这个很容易拿起。在原有的基础上，做了一些有益的尝试，但在后台还存在一些不足。. . 例如：新闻不分类显示。修改新闻时不能自动识别栏目等，附上修改前的代码。让我们比较和学习。希望大家一起学习进步~联系邮箱： 安装方法：在phpmyadmin中新建数据库“aozoweb99”，（代码gb2312），然后导入数据文件下的sql文件；请导入最新的数据库：data\data20110429 安装需要修改以下文件：updata.php（备份）和恢复。
　　
　　现在下载 查看全部

　　解决方案:商务智能架构中的数据采集平台
　　总结
　　商业智能架构中的数据采集平台 当企业实施商业智能项目时，数据采集
和集成是常见问题。在商业智能架构中增加一层数据采集平台，作为核心业务应用组合系统架构中的重要补充来源，解决企业快速从外部获取数据的问题，从而保证企业数据资产的完整性和信息的充分有效性，实现商业智能支持企业决策的需求。关键词数据采集
;商业智能;关于商业智能的系统架构 商业智能（BI）是利用数据仓库（DW）、数据挖掘（DM）、在线分析处理（OLAP）和决策支持系统（DSS）等现代信息技术，采集
、整理和分析企业运营过程中产生的大量结构化和非结构化业务数据和信息， 为了协助企业做出决策，采取有效的战术行动，优化业务流程，是全面提高企业绩效的工具、方法和技术的统称。借助商业智能，企业可以在市场瞬息万变、竞争日益激烈、组织结构复杂、企业规模迅速扩大的经营环境下，保持高效运营、正确决策、快速反应，实现企业从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转变。商业智能数据采集
问题 当企业实施商业智能项目时，数据的采集
和集成是一个常见问题。由于实施过程一般是分阶段和梯度进行的，企业BI总是要面对业务流程随市场环境趋势变化的现状，系统架构始终处于不断补充和扩展的过程中。
　　
　　随着企业内部信息化的历史变化，从部门级应用，到各公司的独立应用，再到企业集成应用，企业使用不同厂家和版本的各种管理软件。如果说这个系统应用的广度让人头疼，那么更让人头疼的是集团企业各种信息系统的集成。比如从数据集成到应用系统集成，再到人员集成、信息集成、流程集成、应用平台集成等集团企业面临的几个方面，涉及的越来越多，集成的重点越来越从技术到业务系统。同时，行业市场激烈的竞争环境迫使企业在应用系统逐步集成和集中的过程中同步大规模企业级数据集成，BI作为企业战略的重要支撑。那么企业BI必须率先解决数据驱动的基础知识，即解决数据采集、转换和集成的问题。数据采集
平台作为商业智能架构的补充 目前，全球各大软件厂商提供的商业智能解决方案是作为商业智能数据仓库或集市的ETL数据源的业务应用运营关系数据库，旨在将业务流程和运营与业务分析和查询分离， 并且应用程序组合执行自己的功能和合理的架构。因此，市面上大多数BI产品本身只对数据仓库或集市或OLAP进行单向抽取和呈现操作，即“只读”操作，表示层不提供大而频繁的数据写入操作。试想一下，一旦BI产品有了数据写入处理，BI的产品定位和架构边界就会变得模糊，当业务需求与实际应用中的解决方案相匹配时，难免会出现定位混乱。
　　即使市面上具有“回写、转储”功能可控访问权限的BI产品很少，在启用该功能时，也需要仔细考虑数据更新频率和重构多维数据集进行数据仓库或OLAP多维分析的工作量，其实这类BI产品的“写处理”能力非常有限， 通常只处理单个表中度量值或注释的字段更新，不具有工作流和规则引擎等基本流程控制功能。笔者建议在商业智能架构中构建一层数据采集平台，作为核心业务应用组合架构中的重要补充源，以解决企业快速获取非系统数据源或外部源数据导入系统的问题，从而保证企业数据资产的完整性和信息的充分有效性， 并实现商业智能的需求，以支持企业决策。数据采集平台解决方案 数据采集
复杂多样。业务应用程序更常见的是跨多个数据库、结构化、半结构化和非结构化数据源，以及源文件的手动归档和导入。简单的采集方法可以是在网页上手动输入数据、扫描条形码、自动定时数据提取、校正或补充记录过程等，最后为数据存储或数据分析提供基础内容。由此可见，无论在什么情况下，数据采集
都包括数据源的采集、识别、选择和存储，这是一个从目标处理到完成输入输出的复杂过程。4.1 数据采集平台架构 商业智能的数据采集平台包括业务数据、协同数据、公共资源、公司各级下属单位或部门数据的采集。
　　数据采集主要通过数据采集适配器、网页在线数据填充、客户端数据上报、后台批量数据导入等方式，从生产数据库、文件系统中快速采集数据，存储到采集数据库和文件系统中，将对生产数据库的影响降到最低。数据采集平台需要准确一致的数据以及符合BI分析使用的格式，因此设计了数据上报和审核的业务流程，系统层次结构和流程设计如下： 审批层：具体填写人员通过在线或客户端填写的方式将数据填入灌装系统（系统自动将数据标记为状态并写入它作为提交）。报表层：各分支结构的审计员对系统中的数据进行审核（系统中仅显示待审核的数据），如果数据符合要求，则通过审核（系统将标志位改为审核），否则返回（系统更改标志位提交）。ETL层：系统通过ETL工具自动将数据写入公司总部采集平台的数据库，ETL流程需要根据业务需求进行设计。2）数据存储分为下属单位的两级数据存储：每个下属单位都有自己的数据库，并存储在线灌装系统数据。总部数据中心：总部采集平台数据库，存储各下属单位的数据。（审计后数据）。3）数据采集内容 数据采集平台为数据集成和集成应用提供数据基础，数据采集覆盖整个医药企业应用系统的业务数据，采集的数据主要用于为主数据管理和商业智能系统提供数据源。
　　
　　通过数据采集平台，可以将商业智能分析所需的各种业务分析主题的维度和事实导入到数据仓库的ODS数据区域。 4.2 数据采集平台的四种采集方式： 1）数据采集适配器：数据采集适配器使用WebService提供服务，自动读取数据中心各级需要采集的应用系统数据源进入中间 暂存数据集，然后将数据集中更改的数据写入采集
平台数据库。适配器模式数据采集
过程如下：适配器客户端发起连接请求;服务器回复并通过SSL与其建立连接;适配器客户端发送数据;服务器接收数据，接收后反馈接收状态;服务器识别数据类型和数据格式标记，根据类型格式标签从规则引擎获取数据处理规则，并对采集到的数据内容进行验证。验证信息存储在信息反馈数据库中，通过验证的数据加载到数据库数据库中，校验失败的缺陷信息发送到信息反馈数据库，不加载处理。2）网页在线数据填充 网页数据采集是架构部署的手动在线填写方式，文本信息以HTML表单的形式填写，Excel XML文件以附件的形式上传导入数据库，审批流程控制和工作流程由WebService提供，数据验证规则在浏览器中实现， 并在数据库后台批量实现数据复杂计算规则。数据填写和采集
流程如下：用户登录网页填写在线报表页面;根据模板填写数据并提交数据;服务器识别数据类型和数据格式标记，根据类型格式标签从规则引擎获取数据处理规则，并对采集到的数据内容进行验证。验证信息存储在信息反馈数据库中，通过验证的数据加载到数据库数据库中，校验失败的缺陷信息发送到信息反馈数据库，不加载处理。3）客户端数据上报
　　数据上报客户端是部署在用户终端中的软件工具，用于C/S架构的数据采集和上报。客户端数据采集
流程如下：客户端发起连接请求;服务器回复，验证客户端的用户权限，并通过SSL与其建立连接;客户端发送数据;服务器接收数据，接收后反馈接收状态;服务器识别数据类型和数据格式标记，根据类型格式标记从规则引擎获取数据处理规则，并对采集到的数据内容进行验证。验证信息存储在信息反馈数据库中，已验证的数据加载到数据库数据库中，未验证的缺陷信息发送到信息反馈数据库，不进行加载处理。使用客户端填写数据有以下优点：可以在线填写数据，也可以离线填写数据，本地存储，在线同步;可以向客户端预设验证规则，以减少缺陷数据的生成。未上报的数据可以重新上报;您可以查询上报的批量数据;通过客户端的更新功能，可以自动获取服务器的最新业务规则和上报状态信息，并对客户端桌面数据库中的数据进行备份和查询统计。4）后台批量数据导入 批量导入方式提供后台批量数据集中存储的功能，系统管理人员可以将符合要求的数据上传到服务器系统，指定目录完成导入工作。批量导入数据采集流程：系统管理员将上报方上报的数据整理成符合要求的数据文件，存储在离线介质上。
　　服务端获取存储介质的离线数据，进行验证和导入操作。在反馈库中记录导入结果的状态。结论 数据采集平台对于业务应用系统相互隔离，软件产品系统不兼容，尚未完成企业应用系统集成的企业也可以尽快实现商业智能应用，并通过中间数据采集和处理率先完成数据集成， 这将有助于解决信息系统建设过程中数据不完整的问题，作为商业智能底层架构的补充数据源，是企业实现商业智能应用的基础。参考文献 [1] W.H.英蒙大厦数据仓库，机械工业出版社，2003，3。[2] 于昌辉， 潘和平.商业智能及其核心技术。计算机应用研究， 2006（9）.[3] 赵青，于志毅，赵洪明.企业管理应用程序中商业智能的障碍和策略。科技创业月刊， 2008（7）.[4] 夏国恩， 金卫东， 张葛祥.中国商业智能的现状与发展.科技进步与对策， 2012（2）.
　　解决方案:任正非最新讲话透露：华为在加快开发统一的人工智能平台
　　编者按：本文来自华为心声社区，36氪授权发布。
　　在人工智能方面，华为最有资格也最容易找到感觉的无疑是在GTS（全球技术服务）领域。
　　毕竟，“先吃自己的狗粮，自己生产的降落伞先跳”，总比看远方好。当然，这只是做事方法的问题。从战略角度看，GTS人工智能对华为意义重大。
　　华为总裁任正非曾阐述GTS与人工智能的战略关系，“为什么要聚焦GTS，首先在服务领域发展人工智能的能力？对于越来越大、越来越复杂的网络，人工智能是key 是我们建设和管理网络最重要的工具，人工智能也应该关注服务的主渠道，所以人工智能的发展就是主渠道业务的发展，我们要从这个高度来看.如果人工智能支持GTS做好服务，五年后我们自己的问题就解决了，我们的人工智能又是世界一流的了。
　　任正非的逻辑是，未来网络的亚健康需要通过人工智能来解决，顺便收获人工智能这方面的技术和人才。
　　任正非也认为，人工智能是推动华为管理进步、筑起新长城的使能器。
　　不过，任正非一度对GTS的进展感到不满。2017年1月5日，在华为内部召开的GTS高管座谈会上，任正非有些气愤，忍不住说：过什么春节！
　　2017年1月7日，任正非在GTS人工智能应用研讨会上明确了三点要求：一是要实现高质量的数据输出；敢于在网络规划、网络优化等关键场景投入；率先打好简化工程勘察和自动化设计的歼灭战。
　　半年过去了，现在情况如何？
　　2017年8月29日，华为召开GTS人工智能实践进展专题汇报会。虽然GTS机器学习取得了长足的进步，但任正非在会上还是提醒，一定要重视数据的录入和采集
。智能化和自动化的源头，甚至为此“关注配送服务流程和人员思维和行为模式的改变”。
　　数学算法无疑是华为的核心优势。华为希望形成算法专家、产品线专家、GTS业务专家的混合阵营，共同识别AI在实际场景中的应用机会，理解业务场景，设计算法模型，优化算法效果。
　　会议还透露，华为正在加速开发统一的人工智能平台，部署统一的人工智能训练环境。
　　附：任正非讲话全文
　　任正非GTS人工智能实践进展
　　发布会上的讲话
　　
　　2017 年 8 月 29 日
　　1、聚焦内部效率提升，利用人工智能改变运营模式，简化管理，结合业务场景解决一线实际问题。
　　人工智能的核心在于应用。GTS以人工智能为工具，研究海量重复性活动的智能自动化，提高人类效率，辅助人类工作。从你的探索来看，实践经验很重要。
　　在推进人工智能和自动化的过程中，要关注配送服务流程和人员思维、行为模式的变化。如果还是老一套的思维方式，不注重数据的录入和采集
，我们的人工智能和自动化就会失去源头。同时，我们也要看清楚人工智能是一个不断进化迭代的过程，大家在推广过程中要冷静，不断完善。关键是要专注于数据治理和平台架构设计，确保我们在正确的方向上，并在正确的方向上加快迭代，小步快跑。
　　首先，使用人工智能来简化站点操作并自动化设计和报告。同时，结合产品线构建免安装、免调试网络。
　　我们在全球拥有 460 万个站点，每年运营 100 万个站点。任何网站运营都是有成本的。通过建设工地信息数据库，开发工地三维扫描能力，简化工地勘察，大大节省工地填表时间。将来，可以进一步简化数据输入。捆绑了一个好的语音系统。上门工作完成后，上门操作完成后会自动生成表格，然后在家稍微修改一下表格即可完成送货工作。
　　基站设计方案有多种模型。现在使用机器学习实现基站连接图和配置参数的自动生成，降低了对现场工程师的要求。面向未来，我们需要在设备型号标准化、免安装、免调试方面进行研究。5G时代万物互联，能不能先把我们的基站连起来？我们有多少荒山野山遗址？应该在数百万。可以请快递小哥骑摩托上山，挂上基站，打开电源，所有无线设备自动连接，减少失误，节省人工。
　　质检只需要拍照，通过与标准图对比，分包商在现场安装就可以检查安装质量，一次把事情做对，避免多次到现场，节省工时，提高效率 。不要小看节省的 1~2 小时。这是一个要点。如果有几十万站可以推广，乘以系数，就有几十万的规模效益。
　　二是网络规划和网络优化要敢于应用地理、测绘、数学等先进技术和新的商业模式。只要能提高效果，我都会用。
　　基于数据、算法和成本的影响，网络规划和网络优化选择人工智能突破口，通过“分析机器人”提高人员效率，在无线干扰分析、天馈系统方向角优化等方面加强人工智能技术的引入和调整等，提高无线网络优化规划效率，而基于产品数据的虚拟路测是一个方向，不用路测就知道网络的信号状态，一个城市节省3000公里的路测，十几个城市相当于绕地球一圈。
　　人工智能的理论都是人类的宝藏，可供我使用，而不仅仅是我们的理论。网络规划和网络优化是一个数据业务，人工智能也容易带来收益，所以要敢于招收一些统计学、系统工程、哲学、遥感、遥测等方面优秀的博士、硕士，就像我当年 就像要求招聘一些地理测绘专业的人员。只要修行两年，自然就会明白。
　　第三，万亿存量是我们的优势。我们不断积累小样本，维护模式要从被动的问题处理转变为主动的预测和预防，并进一步反馈到制造和产品设计，形成改进闭环。
　　面对海量的、确定性的重复性工作，逐步收敛复杂、数万种场景，通过表格、建模等方式不断总结提炼经验。就像小时候一样，一个巨大的数码设备，一旦出了问题，灯就会一闪一闪的。从闪烁的灯光中，我可以慢慢看出它集中在哪个区域，然后再看电路。我判断是电阻坏了，再开机。修好了，这是小样本！这些小样本提供给大家，大家可以总结总结到一个理论层面，就是故障模型。
　　维护的最终模式应该从被动处理问题转向预测和预防。在问题处理方面，我们至少可以丰富问题经验库。谁暴露的问题最多，解决得最好，也可以提供小额奖励。在预测和预防方面，通过障碍物发现的芯片、批次等相关问题，应进一步反馈到公司制造部门和产品设计流程，从源头上提高设备的稳健性。
　　2、围绕业务，继续加大对GTS数据系统、AI算法和AI赋能平台的投入。
　　首先，行为即记录，记录即数据，构建并不断完善GTS数据体系。
　　
　　数据是一门科学，是人工智能的基础。我们要借鉴行业做得好的方法。随着运营活动的进行，GTS将运营过程、对象、规则和体验数字化，不断完善GTS数据体系。每个产品线也必须将自己的产品数字化，这是服务数字化的基础。要加强云平台基础设施建设，丰富个人数据采集工具，为每位员工配备一台数据采集器。员工在现场完成工作后，可以返回工位进行处理，一键发送。
　　以数据促建设，以表格、建模等方式输出作业数据，以高质量的作业数据输出作为作业完成度的衡量标准。要对工程师输出高质量的运营数据形成牵引力，形成引导和模板。
　　第二，算法要为业务服务。算法科学家与熟悉服务场景的工程师紧密合作，提升他们在服务客户战场上的能力。
　　人工智能的应用是一门实践科学，在实践和应用中迭代进步，效果不是一蹴而就的。在实践初期，即使算法达不到高级工程师的水平，也要持之以恒地使用，以人为主，机器为辅，不断训练和完善算法。
　　人工智能开发方面，算法专家、产品线专家与GTS业务专家组成混编，共同识别AI在实际场景中的应用机会，理解业务场景，设计算法模型，优化算法效果。
　　三是加快公司人工智能统一平台建设，2018年在GTS率先实践应用。
　　开发公司统一的人工智能平台，部署统一的人工智能训练环境，在GTS率先实践应用，固化GTS在站点运营、网络维护、网络等领域积累的算法、知识、方法和经验规划和网络优化。在平台上。
　　人工智能平台在GTS的应用急需抢先使用，小步快跑，着眼于一个一个解决业务场景，选择与场景相匹配的相对成熟的算法，快速构建数据处理和数据处理等工程能力。模型训练，边战斗边优化。并于2018年将该平台部署在GTS系统上。
　　3、未来人工智能将在内部横向扩展，与周边部门合作产生倍增效益；客户界面升级服务内容将在设备和网络的生命周期内创造更大的价值。
　　首先，自动化也是人工智能。如果提升一个点，可能会有几十万个关注点可以提升，就会有几十万倍的收益。
　　跨领域推广也要有长处。通过数据的互联互通和业务的交叉整合，可以对公司的多个部门进行精简。比如金融梳理了100多个人工智能的点，其中有一些是和GTS交互的。例如，项目会计需要开具发票。GTS可以以此为起点向金融横向发展。
　　坚定不移地推进一些确定性工作的自动化、智能化，减少重复劳动。我们不能总是强调人工智能对模糊问题的判断和处理，对于确定性问题何尝不是呢？自动化也是人工智能。提高一点，乘以系数，可能会有几十万倍的收益。所有GTS人员都应该实验性地“洗澡”，部分人会在循环中变得更加强大，从而产生新的工作方式，大大提高工作效率。
　　二是在自身实践成功的基础上，利用数据和智能技术升级服务内容，构建在线服务模式，解决客户挑战。
　　依托万亿存量数据优势，完善自我管理的循环实践，打造全球智能网络大平台。平台的能力将以服务的形式向客户开放，服务内容将延伸到设备和网络的全生命周期，解决客户的挑战。与此同时，华为也获得了好处。
　　能否根据流量预测和动态变化进行准确的网络规划选址？百万台设备无法24小时高速开机。如果可以根据流量动态设置产品的能耗，是否可以大大提高网络和能源效率？在更远的未来，预防和预测能力是否可以扩展到全网，自然灾害和重大事件带来的挑战可以预见性地应对。
　　如果我们抓住这些机会，升级服务内容，就可以通过在线服务等方式，在网络的全生命周期为客户持续创造价值。 查看全部

　　解决方案:智能采集平台有全部站点的免费api，可以试试
　　智能采集平台有全部站点的免费api，可以根据自己的情况使用，比如需要图片或者网页数据，你也可以自己想办法去获取这些数据，在爬虫上你也可以用自己的golang语言开发爬虫，目前api是全开放，不收费的。公司有个团队致力于做全程自动化采集工具，现在也可以根据自己的情况去选择性使用的，楼主可以尝试爬取，效果肯定很惊艳的。
　　
　　谢邀，最简单，方便的方法就是用爬虫工具，比如，api168。还是比较傻瓜式。但是它的数据只能是公开数据，能爬取的数据有限。你需要借助专业的数据采集工具，不仅能够采集公开数据，还能爬取非公开数据（特别是保密类数据），比如论文和专利数据，这里推荐数据采集神器---siweimao。可以采集：网页数据，搜索关键词数据，通用类数据，比如百科文章，图书数据，基础数据，样本数据，市场数据，人物数据，历史数据，经济金融数据等。
　　
　　可以试试微观数据，可以采集你感兴趣的数据，非常的方便。
　　可以试试爬虫大师，一款爬虫数据采集软件，支持百度百科，知乎，360百科，搜狗百科，豆瓣电影，360文章，搜狗收藏夹，维基百科，京东商品信息，国外网站，国内知乎，天涯，等多个网站的搜索和抓取，另外还支持多语言操作，如对日语，韩语，法语，德语，意大利语，西班牙语等等多种语言实现抓取。采集样本数据具有最快的响应速度，最新的网页级别数据，最高质量的内容，并且支持强大的同步采集和分片抓取，抓取的文本转换成图片后进行编辑。可以根据自己的需求单独选择想要的网站并加入自己的数据。 查看全部

　　解决方案:懒癌福音！可替代LabVIEW的软件—ATECLOUD智能云测试平台
　　说
　　实话，只要说要做一个软件来做一台主机，对于我们大多数工程师来说，都会很难。当然，大家都会说我们有wincc、配置王等，如果客户需要摄像头，控制卡呢？然后我们会说让一个软件工程师来做这件事，知道并不是每个自动化公司都提供软件。
　　所以我一直想学C++，我确实看了一些视频，但随着我学到的更多，我发现真的有很多东西要记住，一些复杂的功能看起来很大。我最近与一个使用ATECLOUD云测试平台完成的软件项目合作。看到他把程序改在那里，程序的框架怎么看起来和PLC功能块语言那么相似，最重要的是这个软件的所有功能都被编辑成块，直接拖出来使用。然后我在网站上找了一些资料来学习，发现这确实比C++好学多了，希望更多的工程师能学会这个，让更多的设备可以使用ATECLOUD云测试平台做上位机，大家也可以得到提升和提升。
　　看到这里，您可能会说，它听起来与LabVIEW有点相似？是的，ATECLOUD云测试平台可以说是中国自己的LabVIEW。它比LabVIEW更容易学习，只需15分钟即可构建一套完整的自动化测试解决方案，通过此文字说明拖放直接形成测试流程，只需要知道测试流程即可构建。LabVIEW 需要 为 设计 者 提供 编 程 和 开发 能力， 这里 小白 还是 推荐 了 ATECLOUD 云 测试 平台。
　　当然，在其他方面相比LabVIEW还有很多优势，比如免费的高级操作员服务、可视化的自定义测试报告、高效快速的自定义测试报告修改功能，以及平台自带的多站数据联动汇总分析的数据洞察功能，非常适合新手。
　　
　　一起来看看ATECLOUD常见的应用有哪些，大家看看能不能帮上自己~
　　ATECLOUD智能云测试平台可根据用户需求，可用于仪表程序控制、电子元器件自动测试系统、多通道数据采集测试系统、电源模块自动测试系统、LCR自动测试系统等非标定制测试项目。
　　以下是一些 ATECLOUD 示例供您参考：
　　◆基于ATECLOUD云测试平台，软件控制数字万用表，实现电压采集和卷积函数计算
　　根据用户提供的卷积函数，可以计算出第N秒的卷积值进行信号分析。ATECLOUD平台可以保存测试记录并更改采集
时间等参数。
　　
　　上传卷积函数
　　◆软件遥控示波器，实现示波器数据采集与分析
　　在许多电子工程师的工作中，需要远程控制示波器进行高速数据采集和分析。这可以通过示波器软件实现，你只需要打开网站连接ATECLOUD平台上的示波器设备，无论你是在教育实验室、设计室还是制造车间工作，都可以远程控制示波器进行自动化测试。它使您可以灵活地随时随地工作，因此无论您身在何处，都可以共享设备进行项目工作，最终节省预算。ATECLOUD平台附带的功能可以快速开发自定义自动化测试，捕获和记录示波器测量数据，并导出结果以供离线分析。
　　◆如何实现LCR表电容的连续测试？ATECLOUD云测试平台帮助您解决问题
　　LCR 测量仪基于 ATECLOUD 平台，可测试电容器的容量和损耗，目前正在使用是德科技 E4980a LCR，可实现连续测试，在仪器界面设置参数，并在软件中同步设置后捕获数据。
　　解决方案:Python网络数据采集之使用API|第03天
　　Python 网络数据采集
API | 天 03
　　时间： 2022-05-30本文介绍大家
　　使用Python网络数据采集API|03天，主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结及需要的注意事项，具有一定的参考价值，需要朋友们可以参考。
　　本节相对简单，可以跳过开发经验。
　　使用 APIAPI 概述百
　　度百科对API的解释：API（应用程序编程接口）是预定义的功能，旨在为应用程序和开发人员提供基于软件或硬件访问一组例程的能力，而无需访问源代码或了解内部工作机制的细节。
　　这意味着这是接口，无论其语言如何都可以调用。
　　接口一般规则
　　API 使用一组非常标准的规则生成数据，并且生成的数据以非常标准的方式组织。
　　方法
　　使用 HTTP 请求 Web 服务器信息的方法有很多种，这里有四个常用的例子：GET：一种从服务器获取数据的方法;开机自检：将数据发送到服务器。例如，将表单提交到服务器进行处理的逻辑;PUT：主要用于更新对象或信息，一般很少使用;删除：从服务器中删除对象。
　　验证
　　
　　API 并不总是可用或适用于任何人。为了保证服务器的安全或减少资源，我们会限制请求的方法或数量。通常，接口是经过验证的，一般的认证方法是令牌（token），通常是在用户登录或注册时从服务器生成，然后提供给用户。令牌可以是可变的，也可以是不可变的。除了在 URL 链接中传递令牌外，用户信息还通过请求标头中的 cookie 传递给服务器。简单的例子：
　　token = ""
webRequest = urllib.request.Request("http://myapi.com", headers={"token":token})
html = urlopen(webRequest)
　　服务器响应
　　服务器响应的数据格式通常是 JSON 或 XML。由于多种原因，有许多 JSON，其中之一是 JSON 文件小于完整的 XML 格式;再加上网络技术的变化，后端语言越来越多，基本上可以实现接口。
　　API 调用的语法也各不相同，但也有既定的准则。例如，使用 GET 请求数据时，使用 URL 路径描述要获取的数据范围，查询参数可以作为筛选器或附加请求;还有许多 API 以路径路径的形式指定 API 版本、数据格式和其他属性;还有一些 API 以请求参数的形式指定数据格式和 API 版本
　　市场上的许多公司或网站都有自己的公共接口，例如Twitter，Google等。
　　解析 JSON 数据
　　例如，我们使用 GET 来请求和查看返回的数据。返回为：
　　1
　　{“ip”：“50.78.253.58”，“country_code”：“美国”，“country_name”：“美国”，“region_code”：“MA”，“region_name”：“马萨诸塞州”，“城市”：“波士顿”，“zip_code”：“02116”，“time_区”：“美国/New_York”，“纬度”：42.3496，“经度”：-71.0746，“metro_code”：506}
　　
　　现在让我们使用 Python 来解析它。JSON是Python的标准库，不需要额外安装。代码如下：
　　import json
from urllib.request import urlopen
def getCountry(ipAddress):
res = urlopen("http://freegeoip.net/json/"+ipAddress).read().decode('utf-8')
resJson = json.loads(res)
return resJson.get('country_code')
print(getCountry("22.18.53.22"))
　　蟒
　　使用更灵活的方法，将 JSON 转换为字典，将 JSON 数组转换为列表，将 JSON 字符串转换为 Python 字符串。 查看全部

　　官方数据:一分钟入门数据标注
　　小科学
　　人工智能（AI），简称AI。它是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并产生一种新的智能机器，它可以以类似于人类智能的方式做出反应。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能诞生以来，理论和技术日趋成熟，应用领域也不断扩大。可以想象，未来人工智能带来的科技产品将是“
　　MBH编辑器告诉你，什么是数据标注
　　数据标注有很多种，例如分类、拉框、标注、标记等。要想了解数据标注，首先要了解什么是AI，它实际上是对人类认知功能的部分替代。
　　编辑会提醒你我们是如何学习的。例如，当我们学习识别飞机时，我们需要有人拿着一张飞机的照片在你面前告诉你，“看，这是一架飞机。” 从今以后，无论是在电视上还是在机场，只要看到飞机，就知道它叫“飞机”。
　　同样可以证明。类似于机器学习，我们必须教它识别飞机。同样，直接给它一张飞机的图片。它不知道它是什么。我能做些什么？这和人脑还是有点区别的！
　　什么？差距？没什么，只是你的打开方式不对！
　　听小编慢慢告诉我，首先我们要有一张飞机的图片，上面有“飞机”这个词，然后机器学习无数飞机图片中的特征，直到它可以通过以下方式识别飞机本身，这时候我们给机器任何一张飞机的图片，它都能识别出它是一架飞机。
　　先说训练集和测试集，都是标注数据。
　　以飞机为例，假设我们有 1000 张图片标记为“飞机”，那么我们可以取 900 张图片作为训练集，100 张图片作为测试集。
　　机器从 900 张飞机图片中学习一个模型，然后我们识别出剩下的 100 张机器以前没有见过的图片，就可以得到模型的准确率。
　　想想我们在学校的时候，考试题和我们平时做的练习题总是有一些出入。当然，改变题型可以检验学习的真实效果，所以不难理解为什么要划分一个测试集。
　　我们都知道机器学习分为监督学习和无监督学习。
　　
　　无监督学习的效果是不可控的，常用于探索性实验。在实际产品应用中，通常使用监督学习。然后有监督的机器学习需要带注释的数据作为先前的经验。
　　这个《数据标注课》的小编是怎么过的？！
　　我们来看一下注解示例（操作）：
　　（准备贴标签）
　　（贴标时——人体框架1）
　　（贴标时——人体框架2）
　　（已完成注释图）
　　数据标准平台操作流程：
　　1.在MBH数据标签平台注册一个账号
　　①进入平台。
　　② 注册账号。
　　2.实名认证
　　填写身份信息
　　上传身份证照片
　　
　　预防措施
　　3.点击进入校准列表
　　4、承接/匹配任务
　　基于标签的定向校准任务匹配，为您推荐最适合的任务
　　5. 认证
　　开始任务前，我们会评估您的资质等级，通过任务后，您可以开始答题环节
　　6. 校准任务
　　认证完成后即可开始正式校准，完成一组校准后会显示校准结果。
　　看完以上操作细节，是不是有点跃跃欲试了呢？
　　哪个数据标签更强？小编主推MBH在线群智平台
　　MBH是一家具有互联网属性的人工智能领域的创新公司。公司基于众包理念、博弈过程和群体智能算法，为泛AI公司和大数据公司提供数据校准（采集+cleaning+labeling）服务。
　　平台网址：
　　赶紧试试吧~！
　　解决方案:【技术】利用好工具完成网页数据爬取工作
　　爬取高质量的数据一直是很多人的难题。用python或者其他语言爬是可以理解的，但是如果是普通人（非程序员），还是需要一定的积累和门槛的。今天我就来说说如何降低这个门槛。使用好的工具自然会让我们事半功倍。今天介绍两个工具：优采云Data采集器（抓取网页数据）；XGeocoding（爬取经纬度数据）。（特此声明，这里没有广告，有的话可以推荐更好的工具。我只用过这两个工具，操作上手比较容易，仅此而已）
　　让我们开始工作吧！！！！！
　　首先，以途虎洋车北京所有门店的数据为例。我们的思路是：1.抓取店铺首页信息，2.抓取店铺详细页面信息；3.根据地址爬取经纬度
　　1 爬取店铺首页
　　打开途虎网站，进入“Service Stores”，选择“Beijing”（全部），你会发现URL地址已经重定向到途虎北京Service Outlets了
　　这时候按CTRL+U或者“右键查看网页源代码”等选项（不同的浏览器可能不一样，没关系，反正看网页源代码就行了），比如如果我想爬取所有店铺的地址，我会在源码中查找，找到内容的位置。
　　接下来，对HTML标签做一个简单的逻辑理解。理解的目的是让机器在不与其他逻辑冲突的情况下，能够理解要提取的内容在哪里。或者以这个地址为例，要提取的字段在
　　"
　　是不是很简单？是的，就是这么简单！接下来，进入 优采云 并进行配置
　　根据工具的配置向导添加需要爬取的URL
　　接下来就是在内容采集规则中创建你需要的标签逻辑采集，话不多说，看下图，进入前面的逻辑。
　　至此，一个字段的抽取逻辑配置完成。我们来看看效果？所有地址 采集 都到了吗？其他字段的配置方法相同，这里不再赘述。
　　
　　接下来，将数据库中的数据导出并放入excel。预览如下。为什么要导入excel，因为我们还需要根据店铺URL爬取店铺的详细数据（其实高手可以通过一个爬取任务完成两次数据爬取。拿去吧，我来介绍如何配置以后有机会的时候）。
　　2
　　攀岩店详情
　　将第一步爬取的“店铺网址”的所有数据保存成txt文本
　　URL 采集 可以将规则的URL改为保存的文本，然后配置一堆规则。. . . .
　　采集完成详细数据后，通过URL做两个表的JOIN（我用的是Mysql，所以可以做类似的语句）
　　至此，我们已经完成了再次将结果导出到excel中（你也可以继续在数据库中操作，你喜欢怎么做）
　　3
　　采集经纬度信息
　　XGeocoding 工具来了。
　　首先，您需要为 XGeocoding 准备一个数据源。为了使提取的经纬度更加准确，这里需要4个字段。
　　通过“新建”→“导入文件”→“txt/csv”导入准备好的数据
　　
　　选择字段 0 作为“同步 ID”，字段 1 作为“市/县”，字段 2 作为“企业名称”，字段 3 作为“地址”。坐标类型选择“百度”。当然，如果你有其他地图的KEY，也可以使用其他地图源。
　　在下一步之后，您将被要求选择“工作地图”并输出地图坐标。这里可以根据自己的实际需要进行选择。工作地图需要配置API KEY才能被调用（自己在他们的开发者门户上申请）
　　然后通过“结果”→“导出数据”，预览已经采集的经纬度数据，并导出。
　　清理导出的数据，保留ID、经度和纬度。只需通过ID和第二步数据JOIN。
　　最后，我们通过 Tableau 预览数据。
　　总结
　　本文以北京采集途虎门店信息为例，对data采集工具的操作做一个基本的演示（部分细节不做解释，如有疑问，可以留言），即使不是 IT 人员，也可以借助 Tools 自行抓取在线数据。不过，还是有几点要提醒大家：
　　1.工具要有局限性，不是什么都能做。
　　2、采集的结果也会有一定的偏差。这时就需要一些手段和方法来避免偏差。例如，在本文中，我们使用省份、地址和商店名称来做多个数据检查。即便如此，还是会出现异常数据。由于地址本身同名或接近，所以当输入信息不足时，仍然会出现错误。需要进一步改进采集。
　　免费试用 Tableau 10
　　点击阅读下方原文，免费试用最新版 Tableau 10。下载 Tableau 工作簿，您也可以用数据讲故事！
　　Tableau中国官方微信定期为您推送最新行业动态、热点新闻、精彩活动等资讯。立即订阅，官方资讯一手掌握，更多精彩，更新鲜，敬请期待！ 查看全部

　　解决方案:智能采集平台帮你找到最好的效果！——优达学城
　　智能采集平台帮你找到最好的效果！——优达学城！利用技术手段，优达学城(udacity)将改变教育现有模式，帮助所有学生利用工作中所遇到的棘手问题，推动技术进步，用于提高未来工作效率、减少工作中所需的时间、减少工作中所需的任务量等等。传统的学校教育旨在塑造“知识的焦虑”，而优达学城（udacity）却想通过技术手段将其转化为“快乐的知识”。
　　它已经在全球范围内的7个国家共获得超过750万名学生的信任。目前，用户量已经超过70万。总部设在新加坡的优达学城（udacity）将会帮助中国，美国和俄罗斯的工程师快速将“创新”移植到特定技术。所以你也快来优达学城（udacity）体验一下。
　　你可以去杭州网易云课堂，有一门比较好，让你了解计算机科学课程，
　　我看书，然后看coursera上的实际操作，一个一个项目去做，尽量不要等到你的学习进度到一半的时候再学习。如果有名校课程你也可以报名，老师还是比较负责的。
　　
　　中科大的cs231n，而且老师个个是大牛。
　　中国科学技术大学在线教育有一门讲generativemodels的
　　一个很不错的推荐参考：求教国内的视频教程或者提供tensorflowmnistmnistlenetcaffemxnetcaffexgboost的教程？
　　/
　　微信公众号开启大学化的图文，强烈推荐哦！，不只有一个强大的gpu，还有包括腾讯，京东在内的超过20个知名大公司作为试验基地。如果你爱学习，爱编程，想把计算机科学融入自己的生活工作中，请关注开启大学化。而且每天更新最佳学习路径，只要你在家即可开启大学化，让你的每一天都变得有意义。还有微信的广告佣金哦。微信搜索开启大学化，或者公众号--开启大学化，就可以找到我们。还可以领取开启大学化所有的课程资料。如果觉得赞到不行可以收藏或者点赞哦，手动大仙，送你一份大礼。
　　
　　1、送你8g资料（含python，matlab，c，
　　2、送你50本大学必读书单（推荐一些开源项目）；
　　3、送你100g课程资料；
　　4、送你一套真题，
　　5、送你bat程序员的视频教程，不管你是大二大三还是研究生，都有机会接触到，
　　6、送你各种福利，如找人代报名送300元回馈券，给公司送实习机会等。如果你想要合作开启大学化我就送5m流量。本资料免费领取哦。 查看全部

　　行业解决方案:智能采集平台中心采集以及api/sdk的开发，需要哪些工具？
　　智能采集平台中心采集以及api/sdk的开发，自建个性化官网服务以及配套的采集与登录体系。详细对应的官网链接：点击即可进入。
　　首先要明确这里所说的互联网小程序是什么级别的网站，如果是移动端的app，一个开发者账号可以开发数个小程序。具体要自己确定。另外要确定自己要通过什么样的途径来获取数据。如果是通过wap站点或者二次三次跳转。至少3个以上才可以获取到最终的用户数据。最好使用自动化采集工具，比如采魔（可以自己上网搜一下，我是觉得比较牛逼的）。
　　如果是使用智能采集工具，比如excel小程序数据的提取，可以使用python开发,安装python就可以使用。
　　目前，很多人提供通过开发、引流、统计、分析等手段达到精准推广的服务，当然前提是你知道正确的步骤才行。这里介绍一种简单的方法，帮助你快速找到适合自己产品和商品的目标群体，而非主动去寻找用户。
　　一、数据精准检索你需要关注哪些点？
　　
　　1、目标用户的年龄、性别、地域分布
　　2、目标用户所在的行业和所在的城市
　　3、基于上述情况，来筛选这些人群，这样使用户精准，
　　4、抓取用户使用的产品和服务，这样你的小程序打开率很高，就算是没有变现也可以通过引流吸引其他目标用户。
　　方法是否可行？
　　1、多维度检索小程序，抓取小程序的真实数据分析用户在什么地方？使用什么样的产品和服务？使用的产品和服务是否具有一定的规模。多维度检索后，就可以快速找到精准人群。需要哪些工具？实用工具：小满数据：：、利用功能吸引粉丝数据挖掘，肯定存在一些有价值的人群，可以通过小程序来做精准人群的挖掘。同样，需要多维度检索来挖掘。
　　
　　二、实操分析你是否需要下载多个数据分析工具？现在下载多个数据分析工具，
　　1、选取相关工具，
　　2、将工具使用在同一个数据上，
　　3、检查问题
　　三、通过产品激活相关用户既然需要抓取小程序的数据，那么肯定是想获取到目标人群的需求，比如你可以通过目标人群了解自己的产品在哪些城市有比较多的用户，可以通过百度或是微信对搜索相关问题的用户进行激活；同样你也可以通过搜索推广活动小程序，得到一批对此有兴趣的用户，从而激活之。
　　四、通过小程序导入数据那么如何通过小程序导入数据呢？首先，按照小程序的接入方式，可以分为小程序开发、接入服务商、平台工具、开发者工具、自己接入小程序不同的方式，不同的接入方式需要的接入小程序都不同，各自找对方法，这里不在一一赘述。
　　五、导入目标用户的信息这个是小程序接入 查看全部

　　完整解决方案:精准营销服务平台设计-基于大数据和AI的商业智能平台
　　精准营销服务平台是指利用互联网上的大量行为数据，首先帮助广告主找到目标受众，从而对广告的内容、时间、形式进行预测和分配，最终完成广告投放。营销过程。
　　用户可以根据需要在桌面或移动端自主选择媒体渠道，使用自定义或其他方数据针对特定人群，传递自己或第三方的想法，并通过系统Dashboard实时查看交付平台和第三方监控数据。根据 KPI 自动优化加工成型、自主或设置系统的跨平台分析。
　　可实现全渠道多场景营销自动化管理，微信、短信、电商、门店POS、App推送、邮件等不同营销触点一站式自动化管理，多渠道数据对接，客户旅程自动跟进，动态Tag分组进行个性化内容营销，实现企业与客户之间真实有效的沟通，提升客户满意度，促进业务增长。
　　系统主营业务设计
　　1.网络数据采集
　　2.数据处理与清洗
　　3. 商业画像分析
　　4、精准营销服务
　　精准营销服务平台优势
　　1.数据积累量非常大
　　精准营销大数据平台最大的优势之一就是积累的数据量非常大。比较常见的精准营销大数据平台有近10亿的数据覆盖。除了这些数据，还有很多数据标签。通过这些数据和数据标签，企业自有品牌可以直接扩展品牌的数据。在进行精准营销时，将这些数据列出来，可以增强销售人员的洞察力，让销售更加顺畅。.
　　2. 强大的数据分析能力
　　精准营销大数据平台的另一个优势是数据分析能力强，因为大部分精准营销大数据平台都可以构建数据模型。挖掘它可以帮助公司将数据转化为清晰的销售资源。
　　3.可以打通营销数据渠道
　　大多数精准营销大数据平台还有一个很大的优势，就是可以打通营销数据渠道。通过这个精准营销大数据平台，可以从四面八方打通各种渠道，从而获得非常精准的营销数据。，不仅能有效洞察消费者，还能让消费者了解品牌。
　　
　　解决这个问题
　　l 内容管理模板和可视化营销，活动自主灵活管理
　　l 轻松创建电子邮件和登录页面
　　l 连接实时客户信息和数据，开展再营销活动
　　l 可视化定制营销活动安排，快速构建营销活动
　　lA/B测试，高效选择优质策略
　　l 对接百亿优质流量，带来更多潜在线索
　　l客户行为跟踪评分，有效识别用户价值，个性化成熟和转化
　　l 自定义积分规则和触发机制，培养用户
　　l 设计客户旅程，在不同阶段对其进行分组，并提供个性化内容
　　产品设计重点
　　全渠道获客
　　整合官网、自媒体、微信、会议、小程序、APP、短信、邮件、广告、线下终端、电商平台等所有接触点，全方位获取潜在客户，一-停止跨渠道管理客户沟通和数据整合。
　　l 一站式多渠道联系沟通
　　l 全渠道数据连接，解决信息孤岛问题
　　l 全渠道用户唯一识别，全面用户行为管理
　　
　　l 统一的平台营销活动策划，为客户带来一致的信息和体验
　　用户标签画像分类管理
　　实时跟踪用户行为，自动标注头像，自动评分，自动评分客户
　　l 实时行为跟踪：全渠道实时跟踪客户访问、阅读、打开、点击、注册、反馈等行为
　　l 自动标签画像：针对用户字段属性、用户行为、营销项目设置或标签规则，自动标签分组
　　l 价值自动评分：对用户字段属性、用户行为等设置价值规则，自动对每个客户进行评分
　　l 客户自动分类：自定义营销漏斗层级设计及各层级名称，定义各层级价值得分，自动进行客户分类
　　自动化营销
　　通过微信、短信、邮件、小程序、APP等实现多步自动化营销，实现潜在客户培养、微信粉丝转化、会议活动营销、线索转化、以旧换新等营销目标。
　　l 基于数字化客户旅程设计营销项目流程。激活后，系统会自动执行。
　　l快速多重AB测试，自动选择最优方案自动执行，提升营销项目回报。
　　潜在客户转化
　　l 自动分配线索，提高线索转化率
　　l 通过微信、短信分发线索，方便销售跟进；微信、短信自动提醒，促进销售快速跟进；
　　l 设置不同的分发规则，实现自动分发；实时销售反馈跟进结果，
　　l 潜在客户转化结果实时统计分析
　　核心方法:无人系统故障知识图谱的构建方法及应用
　　于凡坤1、2、胡超芳1、罗晓亮2、梁秀冰2
　　(1. 天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072; 2. 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院, 北京 100071)
　　摘要：无人系统产生的海量数据存储分散、缺乏联系，信息共享困难，难以满足无人系统日益复杂和集成化的维护保障需求；知识图谱技术可以将复杂的数据信息提取成结构知识，建立数据之间的联系，增强知识之间的语义信息；以无人系统的故障数据为研究对象，利用知识图谱技术进行知识抽取、知识融合和知识处理，形成一系列相互关联的知识，为构建无人系统领域的故障知识图谱提供了一种可行的方法；知识图谱技术利用海量数据建立的知识库，能有效整合分散的数据信息，提高专业领域知识的利用率和使用价值，具有重要的军事意义。应用前景。
　　关键词：知识图谱；无人系统；维护支持；自然语言处理
　　0 前言
　　近年来，各军事强国高度重视并积极推进无人系统及相关领域的研究，产生了颠覆性的应用技术[1]。我国民用无人机在全球的市场占有率高达70%。以大疆无人机为代表的民用无人机技术一直走在世界前列[2]。差距很大，军用无人机是我国未来武器装备发展的重点方向。
　　随着信息化、智能化的深入融合发展，无人系统在执行任务的过程中积累了大量数据，国产某型飞机每小时产生的数据量可高达20国标 [3]。无人系统产生的海量数据大多采用故障树分析法来定性分析故障原因。故障树逻辑性强，能有效避免初始故障[4-5]。王进新[6]等。通过贝叶斯网络变换，提出了一种基于贝叶斯的故障诊断方法，有效解决了柴油机润滑系统多故障的解耦诊断问题；楚景春[7]等。概率神经网络构建故障诊断模型，能有效提高风电机组转速故障检测的准确性。故障树分析方法可以有效理解系统故障的原因，但故障树模型中的知识元素缺乏语义联系，无法穷尽所有故障原因，难以满足无人系统的维护保障需求。
　　人工智能已经渗透到各行各业，迅速而深刻地改变着我们的日常生活。2017年7月，《新一代人工智能发展规划》发布，人工智能逐渐成为国家发展的新兴战略需求，大数据、人机协同、群体智能成为人工智能发展的重点。随着大数据时代的到来，数据量呈指数级增长，海量数据的出现将引发数据处理、数据存储、数据查询、数据集成等方面的技术变革[8-10]，将导致无人系统的维护和保障模式。新的挑战和机遇已经到来。现在，无人系统产生的数据采用故障树模型分析故障原因，可以在一定程度上缓解维修保障问题。随着数据量的爆炸式增长，使用故障树模型来分析无人系统的故障原因将导致海量数据的巨大浪费和知识的低利用率。如何有效利用无人系统的海量数据亟待解决。
　　针对上述情况，为有效利用无人系统产生的海量数据，满足现代无人系统的维护保障需求。考虑到数据的海量、复杂性和语义，本文利用知识图谱技术对无人系统的故障数据进行提取、融合和处理，形成一系列相互关联的知识。人类系统领域的故障知识图谱提供了一种可行的方法。
　　1 知识图谱概述与架构 1.1 知识图谱定义
　　知识图谱（Knowledge graph）是 Google 于 2012 年 5 月 17 日正式提出的，作为提高其搜索质量的知识库。知识图谱的本质是一个语义网络，其节点代表实体或概念，边代表实体或概念之间的各种语义关系。知识图谱以结构化三元组的形式存储现实世界中的实体（概念）以及它​​们之间的关系，即 G = ，Head 表示头部实体，Relation 表示关系集，Tail 表示尾部实体，其中，一些“关系”。”也称为“属性”，相应地，尾部实体称为属性值[11]。例如，在无人系统中，要感知无人机的方向，
　　图1 无人系统知识图谱示意图
　　1.2 知识图谱的发展
　　知识图谱已成为学术界和工业界的研究热点。它最初用于提高搜索引擎的准确率，已广泛应用于机器翻译[12]、智能问答[13]、推荐系统[14-15]等。我国知识图谱虽然起步较晚，但研究成果比较丰富。在学术界，中文知识图谱研究平台zhishi.me、开放知识图谱OpenKG、复旦大学知识工厂等，不仅知识来源广泛，还具备文本理解和智能等功能。搜索，有利于促进知识图谱的普及和应用。. 在工业界，为了提高搜索质量，搜狗、百度先后建立了自己的知识库“知识立方”和“知心”，并引入语义理解技术，将搜索结果精准传递给用户。随着通用知识图谱的快速发展，很多公司都建立了自己的知识库，比如IBM的Watson Health、阿里的健康百科“一智录”等，可见知识图谱在特殊领域也发挥着重要作用。
　　目前国内外利用无人系统故障数据构建知识图谱的研究较少，但在医疗、旅游、社交网络等垂直领域的知识图谱研究较多。侯梦伟[16]等深入分析了医学知识表示、医学知识抽取、医学知识融合、医学知识推理，总结了构建医学知识图谱的关键技术和挑战；徐璞[17]改进了属性知识扩展和属性值。融合方法提高了知识图谱构建的质量；程文亮[18]使用最大熵模型，使得关系抽取的准确率平均高达85%，构建了企业间的高质量知识图谱。
　　图2 无人系统数据采集及维护保障示意图
　　1.3 知识图谱架构
　　知识图谱一般包括逻辑结构和技术（系统）框架。本文从无人系统领域故障知识图谱的构建入手，详细介绍了技术框架。
　　1.3.1 知识图谱的逻辑结构
　　知识图谱在逻辑上可以分为数据层和模式层。模式层通常由本体库管理。本体是结构化知识库的概念模板，如“无人系统故障”、“飞控系统故障”等概念实体。本体库形成的知识库不仅具有很强的层次结构。，且冗余度较小，可见schema层是知识图谱的核心。数据层存储具体的数据信息，由一系列事实组成，如无人系统的常见故障信息，知识以事实为单位存储。在业界，Neo4j 图数据库主要用于存储数据。
　　1.3.2 知识图谱的系统（技术）架构
　　随着无人系统智能化的快速发展，传统的数据处理技术难以理解数据之间的隐含关系和规则，信息共享困难，无人系统产生的海量数据无法得到有效利用[3]。知识图谱技术利用自然语言处理、数据挖掘和机器学习技术的方法和原理，使计算机能够更好地理解数据。无人系统在飞行任务和停机维护过程中积累了大量结构化数据（状态监控数据）、半结构化数据（日志文件）和非结构化数据（图片、文档、视频），知识图谱技术可以有效利用这些数据构建了一个高质量的知识库。
　　图3 无人系统知识图谱架构
　　从图3可以看出，无人系统知识图谱主要由知识抽取、知识融合和知识处理三部分组成。无人系统知识抽取，通过无人系统在飞行过程中状态参数和运动参数的结构化、半结构化或非结构化信息提取实体、属性及其关系，并将这些信息以三元组的形式存储到知识库中。无人系统知识融合通过实体消歧、实体对齐等方法对无人系统知识库的冗余和错误信息进行整合和消歧，从而提高无人系统知识库的质量。无人系统知识处理，借助知识推理，推断缺失的事实，
　　2 无人系统故障知识图谱关键技术
　　构建无人系统知识图谱的方式主要有两种：自下而上和自上而下。自底向上是通过知识抽取获取实体、属性及其关系，通过数据驱动自动化构建本体，进而构建知识图谱；自上而下是先构建顶层本体和数据模式，然后通过实体来丰富它们。形成知识库。目前知识图谱的构建大多采用自下而上的方法，但无人系统故障的知识图谱是领域知识图谱，涉及的知识范围较窄。本文采用自下而上和自上而下相结合的方法构建无人系统。知识图谱。
　　2.1 知识抽取
　　知识抽取是从开放的无人系统数据（半结构化数据、非结构化数据）中自动或手动抽取知识单元。知识单元包括实体、关系及其属性。显然，知识抽取由实体抽取组成，它由关系抽取和属性抽取三部分组成。实体提取可以识别专有名词和特殊词并对其进行分类。关系抽取是在网络化知识结构中的许多离散实体之间建立语义联系。实体的属性是实体之间的一种特殊关系。郭建义[19]等利用条件随机场和支持向量机的方法提取景区实体属性相当于实体关系提取，所以属性抽取的问题可以转化为关系抽取。问题。无人系统数据资源包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。对于不同类型的数据，采用不同的方法将其转换为三元组结构。知识抽取过程如图4所示。
　　图4 无人系统知识抽取过程
　　对于无人系统的结构化数据（状态监测数据），由于存储在数据库中的数据结构强，可以直接通过D2R映射自动提取，转化为三元知识单元。对于半结构化数据（百科知识等），可以设计专门的包装器进行针对性的提取。例如，王辉[20]等CN-DBpedia构建的特殊包装器可以实现高质量的网络知识提取。非结构化数据是以文本、图像、视频等文档形式存在的数据，是知识提取的难点。从非结构化数据中提取信息主要有三种方法。基于规则的方法需要领域专家制定具体的规则，不仅耗费大量人力，但也具有较差的鲁棒性。基于机器学习的方法需要对语料库信息进行标注来训练模型，存在标注的语料库质量参差不齐、需要人工提取特征等缺点。目前，半监督学习方法主要用于从小样本中学习，在减少人力资源的同时改进信息。萃取质量。近年来，深度学习的兴起为高质量的信息提取提供了更多途径。BILSTM-CRF是信息提取中的主流深度学习模型。L. Luo [21] 在生物医学领域使用了 BILSTM-CRF 模型。信息抽取使得实体识别和实体关系识别的准确率分别高达91.14%和92.57%，模型在其他领域也取得了不错的效果。
　　2.2 知识融合
　　通过知识抽取得到的三元知识单元具有多样性、冗余性、歧义性甚至错误的特点[22]。例如，“无人机系统”和“无人机系统”可能都指向同一个实体。知识融合融合来自不同数据源的多源异构、语义多样的无人系统知识，将异构数据、冲突检测、消歧、处理等集成在同一个框架规范下，从而对知识进行正确的判断，去除粗糙和提炼精华，构建优质知识库[23]。
　　2.2.1 实体消歧
　　
　　实体消歧旨在解决实体引用与现实世界实体之间的歧义，实体消歧的难点主要体现在两个方面[24]：
　　1）实体引用的多样性：同一个实体在文中会有不同的引用；例如，不同的实体指的是“飞行控制”、“飞行控制系统”、“飞行控制系统”等，它们可能都对应于知识库中的“飞行控制系统”。无人机飞控”同一实体。
　　2）实体引用的歧义：同一个实体引用可以在不同的上下文中引用不同的实体；例如，同一实体引用“大疆”可能对应知识库中的“大疆无人机”和“深圳大疆创新科技”。有限公司”和其他实体。
　　实体消歧主要包括基于聚类的实体消歧方法和基于实体链接的实体消歧方法。流程示意图如图 5 所示。
　　图5 实体消歧示意图
　　从图5可以看出，在没有目标实体的情况下，大部分实体消歧方法都是基于聚类的。聚类方法是根据实体引用的特征（上下文中的词、实体属性等）计算实体引用之间的相似度，并通过聚类算法对实体引用进行聚类。李光义[25]等基于向量空间的相似性，利用层次聚合聚类（HAC）算法对未链接到知识库的文档进行聚类，实现歧义消解，F值高达88.35 %。基于实体链接的实体消歧通过计算实体引用与目标实体之间的相似度，将实体引用链接到与知识库中的实体引用相似度最高的目标实体。但是，当知识库中没有实体引用对应的目标实体时，实体引用会链接到空实体。对于无人系统生成的数据，对于通过信息抽取得到的实体引用，可以先将部分实体引用链接到历史知识库，其余未链接的实体引用可以通过基于聚类的方法进行消歧。实体引用链接到空实体。对于无人系统生成的数据，对于通过信息抽取得到的实体引用，可以先将部分实体引用链接到历史知识库，其余未链接的实体引用可以通过基于聚类的方法进行消歧。实体引用链接到空实体。对于无人系统生成的数据，对于通过信息抽取得到的实体引用，可以先将部分实体引用链接到历史知识库，其余未链接的实体引用可以通过基于聚类的方法进行消歧。
　　2.2.2 实体对齐
　　实体对齐，也称为实体匹配，旨在解决相同或不同知识库中的两个或多个实体在现实世界中是否为同一实体的问题。实体冲突、指向不明确等不一致性问题，高质量链接多个现有知识库，从顶层创建大规模统一知识库[26-27]。
　　无人系统产生的海量数据和通过知识抽取得到的实体也需要进行实体对齐，以提高无人系统知识库的质量。实体对齐算法是实体对齐技术的核心，主要包括成对实体对齐和协同（集体）实体对齐。Pairwise entity alignment主要通过提取实体及其属性特征并计算其相似度来实现实体对齐。相似度计算方法主要基于传统的概率模型和机器学习方法；协作实体对齐是基于实体对齐的。在计算相似度时，会考虑与实体相关的其他实体属性并赋予权重 [16, 26]。
　　2.3 知识处理
　　通过知识抽取、知识融合等技术，可以从无人系统的原创数据中得到基本的事实表达，通过特殊的知识处理，事实可以形成高质量的知识。知识处理主要包括以下四个方面：本体构建、知识推理、质量评估和知识更新。
　　1）本体构建：无人系统故障知识图谱涉及的知识范围较窄，知识图谱采用自下而上和自上而下相结合的方法构建。本体是标准化共享概念并正式描述对象、属性及其关系[28]。首先确定无人系统故障知识图谱的核心概念（“无人系统故障”、“飞控系统故障”、“动力系统故障”等），并以数据驱动的方式自动构建提取实体的本体方法。步骤：并行关系相似度计算、实体从属关系提取和本体生成[29]。
　　2）知识推理：知识推理是从现有无人系统知识库中已有的实体关系出发，在实体之间建立新的联系，扩展和丰富知识库的知识网络[30]。知识推理主要包括基于逻辑的推理和基于图的推理，可以从已有的知识中发现新的知识。如果在无人系统知识库中已知（陀螺仪，测量，飞行器方向），（飞行器方向，安全壳，偏航角）和（偏航角，异常，角度），则可以推断陀螺仪有故障。
　　3）质量评估：无人系统领域通过知识抽取获得的知识元素可能存在误差，无法充分保证通过知识推理获得的新知识的质量。因此，在将其添加到知识库之前，需要进行质量评估过程。，质量评估是保证数据的重要手段，并贯穿知识图谱的整个生命周期[30-31]。通过高置信度的数据筛选，可以进一步保证无人系统知识库中的数据。
　　4）知识更新：信息随时间的积累是一个动态的过程，无人系统的知识图谱也需要迭代更新。知识库的更新包括模式层的更新和数据层的更新；模式层的更新是指概念层的更新。知识库的概念层增加一个新概念后，需要更新概念的属性和关系；更新主要是添加或更新实体、关系和属性值[30, 32]。
　　3 知识图谱的军事应用
　　知识图谱可以提供管理和利用海量异构数据的有效途径，使海量数据能够被普遍链接和良好表达，具有广泛的军事应用。
　　3.1 智能搜索
　　传统搜索基于关键词匹配索引，搜索引擎无法理解用户的真实语义，检索效率低[33]。知识图谱本质上是实体之间关系的语义网络，可以改变现有的信息检索方式，通过推理实现概念检索，以图形化的方式展示结构化知识[26, 30]，提高检索准确率，知识图谱中有智能搜索的天然优势。知识图谱可应用于智能导弹的目标跟踪。如图6所示，预警机受到周围各类飞机的保护，预警机的目标打击往往受到周围飞机或飞机发出的信号的干扰，
　　图 6 基于知识图谱的智能导弹
　　3.2 军事情报问答
　　搜索引擎一般可以满足人们的信息获取需求，但随着互联网信息的爆炸式增长，搜索结果过多，用户难以快速准确地获取所需信息。能够更好地满足用户信息需求的问答系统受到青睐[34-35]。对于问题的输入，问答系统的输出是简洁的答案或可能答案的列表。在日益复杂的军事问题上，问答系统能够有效提高军事决策效率，对作战决策具有重要意义。图 7 显示了该问答系统在军用飞机上的应用，可以得到准确、简洁的信息结果。
　　图 7 军事问答系统
　　3.3 辅助决策
　　由于计算能力、海量数据和核心算法的出现，基于知识图谱的辅助决策技术在医疗、金融、智慧城市交通等领域有着广泛的应用。例如，IBM的Watson Health利用海量数据形成的知识库，利用深度学习算法，在肿瘤和癌症领域做出决策判断，供医疗专业人士参考。知识图谱通过对数据、知识等信息的分析统计，发现数据与信息的关联性并挖掘规律，根据历史知识库的相关经验进行预测，实现智能辅助决策，并能可用于未来的军事应用。
　　4。结论
　　本文引入知识图谱的概念知识，对无人系统海量数据进行知识抽取、知识融合和知识处理，形成高质量的三元知识，为无人系统领域的故障知识图谱构建提供了一种可行的方法。 . 方法。利用海量数据构建的知识图谱具有智能搜索、系统问答、辅助决策等功能，具有重要的军事应用前景。
　　参考：
　　[1] 李磊，徐越，姜奇，等。2018年国外军用无人机装备与技术发展概况[J]. 战术导弹技术，2019（2）：1-11。
　　[2] 何道靖，杜晓，乔银荣，等．无人机信息安全研究综述[J]．计算机学报, 2019, 42(5): 1076-1094.
　　[3] 景波，焦晓轩，黄一峰。飞机PHM大数据分析与人工智能应用[J]. 空军工程大学学报（自然科学版）, 2019, 20(1): 46-54.
　　[4] Dugan JB, Sullivan KJ, Coppit D. 开发用于动态故障树分析的低成本高质量软件工具[J]. IEEE Transactions on Reliability, 2000, 49(1): 49-59。
　　[5] Enno R，Marielle S. 故障树分析：建模、分析和工具方面最新技术的调查[J]。计算机科学评论，2015（15/16）：29-62。
　　[6] 王进新，王忠伟，马秀珍，等。基于贝叶斯网络的柴油机润滑系统多重故障诊断[J]. 控制与决策, 2019, 34(6): 1187-1194。
　　[7] 褚景春，王飞，汪洋，等．基于故障树和概率神经网络的风机故障诊断方法[J]. 中国太阳能学报, 2018, 39(10): 2901-2907.
　　
　　[8] 艾哈迈德 O 等人。大数据技术：一项调查[J]. 沙特国王大学学报-计算机与信息科学, 2018, 30(4): 431-448.
　　[9] Gema BO, Jung JJ, David C. 社会大数据：近期成就与新挑战[J]. 信息融合，2016，28：45-59。
　　[10] Martin H. 发展大数据：承诺与挑战回顾[J]. 发展政策审查，2016 年，34(1)：135-174。
　　[11] 温亚南. 基于知识图谱的国际无人机研究可视化分析[J]. 郑州航空工业管理学院学报, 2018, 36(6): 16-25.
　　[12] Roberto N, Paolo P S. BabelNet：广覆盖多语言语义网络的自动构建、评估与应用[J]. 人工智能，2012，193：217-250。
　　[13] 阮T，黄玉清，刘XL，等。QAnalysis：一种问答驱动的知识图谱分析工具，用于利用电子病历进行临床研究[J]. BMC 医学信息学与决策制定，2019，19(1)：798-811。
　　[14] 曹志勇, 乔新华, 姜S, 等。一种基于知识图谱的高效Web服务推荐算法[J]. 对称性，2019，11（3）：392。
　　[15] He M, Wang B, Du X K. HI2Rec：探索异构信息中的知识用于电影推荐[J]. IEEE 访问，2019，7：30276-30284。
　　[16] 侯梦伟，魏荣，卢亮，等。知识图谱研究及其在医学领域的应用综述[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(12): 2587-2599.
　　[17] 徐璞．旅游知识图谱构建方法研究与实现[D]. 北京：北京理工大学，2016。
　　[18] 程文亮．中国企业知识图谱的构建与分析[D]．上海：华东师范大学，2016。
　　[19] 郭建义，李真，于正涛，等。领域本体概念实例、属性和属性值提取与关系预测[J]．南京大学学报(自然科学版), 2012, 48(4): 383-389.
　　[20] 王辉，于波，洪宇，等。基于知识图谱的Web信息抽取系统[J]．计算机工程, 2017, 43(6): 118-124.
　　[21] 罗丽，杨 ZH，杨平，等。基于注意力的 BiLSTM-CRF 文档级化学命名实体识别方法[J]. 生物信息学, 2018, 34(8): 1381-1388.
　　[22] 林海伦，王远卓，贾彦涛，等。网络大数据知识融合方法综述[J]. 计算机杂志。2017 年，40（1）：1-27。
　　[23] Luna DX、Evgeniy G、Geremy H 等人。从数据融合到知识融合[J]. VLDB 捐赠基金，2014 年，7(10)：881-892。
　　[24] 赵军，刘康，周广友，等．开放文本信息提取[J]．中国信息学报, 2011, 25(6): 98-110.
　　[25] 李光义，王厚峰．基于多步聚类的中文命名实体识别与歧义消解[J]．中国信息学报, 2013, 27(5): 29-34.
　　[26] 徐增林，盛永攀，何立荣，等．知识图谱技术综述[J]．电子科技大学学报, 2016, 45(4): 589-606.
　　[27] 庄艳，李国梁，冯建华．知识库实体对齐技术综述[J]. 计算机研究与发展, 2016, 53(1): 165-192.
　　[28] Gruber T R. 一种可移植本体规范的翻译方法[J]. 知识获取，1993，5（2）：199-220。
　　[29] 史书明．自动和半自动知识抽取[J]. 中国计算机学会通讯, 2013, 9(8): 65-73.
　　[30] 刘乔，李阳，段宏，等。知识图谱构建技术综述[J]．计算机研究与发展, 2016, 53(3): 582-600.
　　[31] 袁凯奇，邓阳，陈道元，等。医学知识图谱构建技术及研究进展[J]. 计算机应用研究, 2018, 35(7): 1929-1936.
　　[32] 李涛，王慈臣，李华康．知识图谱的开发与构建[J]．南京理工大学学报, 2017, 41(1): 22-34.
　　[33] 张骞．传统搜索引擎与智能搜索引擎对比研究[D]. 郑州：郑州大学，2012。
　　[34] 毛宪玲，李晓明．问答系统研究综述[J]．计算机科学与探索, 2012, 6(3): 193-207.
　　[35] 岳世峰，林征，王卫平，等。智能响应系统研究综述[J]．信息安全杂志, 2020, 5(1): 20-34.
　　无人系统故障知识图谱的构建与应用
　　于凡坤1、2、胡超芳1、罗晓亮2、梁秀冰2
　　(1.天津大学电气与信息工程学院,天津 300072;2.中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院,北京 100071)
　　摘要：无人系统产生的海量数据分散、缺乏联系，信息共享困难。随着复杂性和集成度的增加，难以满足无人系统的维护保障需求。知识图谱技术可以将复杂的数据信息提取成结构化的知识，建立数据之间的联系，增强知识之间的语义信息。以故障数据为研究对象，利用知识图谱技术进行知识抽取、知识融合和知识处理，形成一系列相互关联的知识，为无人系统领域故障知识图谱的构建提供了一条可行的途径。
　　知识库是利用知识图谱技术利用海量数据建立起来的，能够整合分散的数据和信息。可以提高专业领域知识的利用率和使用价值。因此，它在军事上具有巨大的前景。
　　关键词：知识图谱；无人系统；维护支持；自然语言处理
　　收稿日期：2020-02-23；修订日期：2020-04-10。
　　基金项目：国家自然科学基金（61773279）；天津市科技计划项目（19YFHBQY00040）。
　　作者简介：于凡坤（1995-），男，湖北鄂州人，硕士研究生，主要从事知识图谱构建研究。 查看全部

　　整套解决方案:智能采集平台_免费商品数据采集工具(打包下载)
　　智能采集平台有很多种，数据来源平台就推荐龙鲸获取平台，易采集平台，厦门集智电子商务交易中心，广州电子商务园，上海爱采集信息技术有限公司等。请参考采集系统_免费商品数据采集工具api接口_在线商品数据采集器(打包下载)-零门槛搭建数据采集系统找采集平台现在市面上免费接口多，当然，不免费的也多，没有最好的只有最合适自己的，当然高质量免费接口我们也有，但是多数是需要付费。
　　哪些网站采集api接口最好，
　　
　　卖采集软件的公司很多。我做了一个api服务，免费的。源代码可以免费给你看看。欢迎尝试，
　　github
　　
　　电商数据采集:(-pv/)之前推荐过这个。
　　企业网站网店：-banner.jsp可以把采集出来的流量转换成商品，
　　百分享下~阿里诚信通店铺宝贝内容,可以采集哦,都是以图片的形式展示,直接采集后存储多方便~这些宝贝数据统统都可以全部采集下来~同样的还有影视,音乐,衣服等等~不仅有完整的文章内容,还有照片~只有想不到的数据~内容就是宝贝的销量,浏览量~~一键采集商品链接至excel表格~（采集文章的无水印图片不错）现在免费的还有:电商运营助理、店铺采集软件、免费采集数据工具分享~。 查看全部

　　解决方案:智能采集平台吧，用开源的企业erp管理、接入后台管理
　　智能采集平台，有的是专门模仿其他网站的，多数是php+mysql或asp+mysql，有的是专门模仿手机端网站，很多是手机模仿真机端的，多数是手机+web服务器，有的用nodejs，有的用vbscript模仿浏览器，有的模仿公司管理后台，发送邮件。
　　有些是根据url来抓取的
　　
　　基本就是走后端通道吧。现在基本都要求基于tomcat的了，而且前端对接后端数据库做数据交互的可能性越来越小了。像php的都是webserver跑在企业级ras的服务器上，前端的js都是在浏览器端做js交互的。
　　正确，基本上一台服务器上跑着几个设备。通过php来抓取数据，一个设备抓几百条数据。
　　其实大部分是模仿，一个手机+网页就能抓取；但是前端获取图片数据是有问题的，因为你可能需要开个网页用于下载，
　　
　　一般都是可视化模拟操作。定期采集就可以了。
　　看到公司要求接入php，但是不需要他们来封装，为此把通用php封装成的markdown网页也就没有了。好了，一个后端能够解决前端的需求了。剩下的事情就简单了。
　　第三方接入saas平台吧，用开源的企业erp管理、接入后台管理可以省去你很多麻烦，接入成本也低，
　　个人体验过一些。个人觉得和excel类似， 查看全部

　　解决方案:智能采集平台，一个靠谱的检查平台-猪八戒
　　智能采集平台，一个靠谱的采集平台，不但能帮我们省去大量时间的检查，还能完成我们所需要的动态功能。apm技术专家，一个高质量的检查平台，保证了在配置完成后一切正常。贴心的后端服务器管理，方便您在将数据上传时的复杂技术环境部署。apm专家定制版，用户可以根据自己的技术实力定制数据上传的效率，以及支持的数据提取接口等等！。
　　推荐猪八戒采集器。交付前，几分钟内采集完，几秒钟就可以出数据，对接新的数据源，数据字段完整（增减/覆盖），体验好，免费！本人用着比较稳定。
　　
　　如果是采集网页，就要稍微跑一下采集引擎，这个重复采集的操作需要手动实现。上传文件要复制出来，然后手动提取。
　　现在用的有云采集器、采集神器、百度云采集器。直接安装相应的采集器进行采集。推荐如下：云采集器百度云采集器：，我觉得你遇到的问题在这些产品上已经都能解决了。希望可以帮到你。
　　
　　用的云采集器，
　　采集器我在用的一个叫采集云的pc端的采集器还不错，我都用了半年多了，pc和移动端都有，
　　猪八戒这么一个在行业的大杀器，我每次采集数据的工作都得下这么一个单子，数据采集自动化，定时采集，批量下单，提高工作效率。 查看全部

　　官方数据:大数据采集系统靠谱吗？
　　大数据采集系统可靠吗？更多信息：znyx222
　　大数据扩展系统可以一键抓取互联网各大主流平台的数据，按行业和地区划分，一键抓取。相比让公司里的每个人每天都在网上找数据，一个人一天能找到不到1000条数据，工作枯燥，影响心态。有了大数据扩展系统，只要系统自动运行，一两个小时内就可以获得某个平台、某个行业的所有数据。相当于10个人几天的劳动。销售只需要根据这些潜在用户的数据进行后续营销
　　
　　大数据采集系统功能：
　　①通过设置关键词和地区，一键精准捕捉潜在客户群
　　②将抓取到的数据直接添加到微信，圈定自己的私域流量
　　3. 闪信屏+短信营销，强制客户群阅读信息内容，自然回过头来有意联系你（闪信功能意味着无论对方在浏览什么APP，都可以强制一个弹出窗口，必须阅读）
　　
　　④Q群营销模式，不进群直接发信息
　　⑤邮件营销模式，实现不进群一键提取群成员，转化为邮箱。另外，进行了自动发邮件的模式（需要注意的是现在很多邮箱都绑定了微信，这样暴露我们信息的机会就更大了）
　　以上功能确实可以帮助我们在网上准确捕捉客户，也可以解放我们的双手去做低效的工作。这也可以大大提高我们的工作效率，解决时间成本和获客成本，而且随着市场需求的逐渐增加，一定会有相应的追随者。如果他们想获得市场份额，他们就会制造盗版。系统，这类系统没有源代码开发，以后也不会升级，也没有售后服务。销售人员还吹嘘自己的产品有多好，比如：采集注册APP的信息，网站的浏览痕迹……等等。请记住，我确信这样的事情是骗子，这是毫无疑问的。
　　直观:大数据怎么采集数据？
　　数据采集对于所有数据系统都是必不可少的，随着大数据越来越受到重视，数据采集的挑战也更加突出。今天就来看看大数据技术在数据方面使用了哪些方法采集：
　　
　　1.离线采集：工具：ETL；在数据仓库的语境中，ETL基本上是数据采集的代表，包括数据抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load））。在转换过程中，需要针对特定​​业务场景进行数据管理，如非法数据监控过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、数据完整性保证等。
　　2.实时采集：工具：Flume/Kafka；real-time 采集主要用于考虑流处理的业务场景，比如记录数据源进行的各种操作活动，比如网络监控流量管理，金融应用的存量核算，web记录的用户访问行为服务器。在流处理场景中，data采集会成为Kafka的消费者，就像截取上游数据源源不断的大坝，然后根据数据进行相应的处理（如去重、去噪、中间计算）业务场景等），然后写入相应的数据存储。这个过程类似于传统的 ETL，但它是一种流处理方法，而不是定时批处理作业。
　　
　　3、互联网采集：工具：爬虫、DPI等；Scribe 是 Facebook 开发的数据（日志）采集系统。也称为网络蜘蛛或网络机器人，它是根据一定的规则自动从万维网上抓取信息的程序或脚本。除了网络中收录的内容，爬虫还可以使用DPI或DFI等带宽管理技术来处理网络流量的采集。
　　4、其他数据采集方法对于企业生产经营数据中对客户数据、财务数据等保密要求较高的数据，可以与数据技术服务商合作，使用特定的系统接口等相关方法采集 数据。比如八达云计算旗下的数字化企业BDSaaS，在数据采集技术、BI数据分析、或者数据安全保密等方面都做得很好。数据的采集是挖掘数据价值的第一步。当数据量越来越大时，必然会有更多有用的数据可以提取出来。只要用好数据处理平台，就能保证数据分析结果的有效性，帮助企业实现数据驱动。 查看全部

　　汇总:大数据采集平台
　　大数据采集平台是广东泰迪智能科技为高校大数据相关专业课程的教学和培训开发的工具。平台采用图形用户界面，通过输入网页信息，快速抓取网页上的文字、链接、图片、视频、文档文件等各类数据；数据存储在数据库中，通过平台可以方便地查看网页数据。不仅可以帮助学生快速了解数据采集的规律和流程，还可以帮助教师降低数据采集备课成本，利用平台现有功能讲解数据采集规则清晰并显示数据采集结果；
　　平台展示
　　功能模块及说明
　　1. 采集项目
　　提供互联网公共网页数据采集的功能。通过配置打开网页、点击元素、翻页循环、输入文本、配置提取的数据字段等各种网页浏览操作，可以实现不同类型、多页面、多层次的网页数据采集得以实现。通过配置数据字段，可以实现文本、链接、图片、视频、文档文件等结构化和非结构化数字数据的采集。通过配置采集任务性能，实现整个采集流程的数据完整性和稳定性
　　2. 安排任务
　　为采集工程提供时序控制功能。通过预设单个采集时间，或每天、每周或每月采集时间，数据将自动定期采集。支持同时为多个采集项目设置定时任务，根据需要可以多种采集时间组合，灵活调度自己的采集任务
　　
　　3. 数据集
　　提供数据存储能力。将采集的数据存入数据库，在线预览数据，下载数据到本地
　　大数据采集平台的特点如下。
　　（1）看采摘，满足各种采集需求。支持采集用于不同类型、多页面、多层次的网页数据，支持采集用于结构化和非结构化数据。
　　(2) 不需要很强的编程技能。通过点击提取元素xpath，可以快速准确的获取数据。
　　(3)调度采集，灵活调度采集任务。通过预设单个采集时间，或每天、每周或每月采集时间，数据将自动定期采集。它还支持同时为多个采集项目设置定时任务。
　　
　　(4)将采集的数据存入数据库，通过爬虫任务不断积累数据，丰富数据集。
　　4.3 功能介绍
　　教训和说明
　　1.校园网新闻公告信息采集
　　采集新闻标题、封面图、摘要、发布时间、发布单位、作者、访问量等。
　　2.豆瓣阅读小说书籍资讯采集
　　采集书名、封面、作者、出版商、出版年份、页数、定价、书号、评级、介绍等。
　　汇总:flink实时数仓(一)之数据采集
　　#### 1.1 普通实时计算与实时数仓对比
　　普通实时计算优先考虑及时性，所以直接从数据源采集通过实时计算得到结果。这样比较省时，但缺点是计算过程中的中间结果没有沉淀出来，所以在面对大量实时需求时，计算的复用性较差，开发成本线性增加随着需求的增加。
　　实时数仓基于一定的数据仓库概念，对数据处理过程进行规划和分层，以提高数据的可重用性。
　　
　　#### 1.2 实时电商数据仓库，项目分为以下几层
　　- 消耗臭氧层物质
　　原创数据、日志和业务数据
　　- DWD
　　按数据对象划分，如订单、页面访问量等。
　　- 昏暗
　　维度数据
　　- 分布式管理
　　对一些数据对象的进一步处理，如独立访问、跳出行为等，也可以与维度相关联，形成一张宽表，仍然是详细的数据。
　　- DWS
　　
　　根据一个主题轻轻聚合多个事实数据，形成一个主题范围的表。
　　- 广告
　　根据可视化需求对 Clickhouse 中的数据进行过滤和聚合
　　####实时需求应用场景
　　- 实时大屏
　　- 实时报告
　　- 实时推荐
　　- 实时预警
　　#### 5.2.1 MySQL主从复制过程
　　- master主库会改变记录写入二进制日志（binary log）
　　- 从库向mysql master发送dump协议，并将master master库的二进制日志事件复制到它的relay log中；
　　- 从库从库中读取并重做中继日志中的事件，将更改的数据同步到自己的数据库。
　　业务数据库数据采集
　　##### - 运河
　　
　　**工作原理：** canal是java开发的基于数据库增量日志解析的中间件，提供增量数据订阅&消费。目前canal主要支持MySQL binlog解析，解析完成后使用canal客户端对获取的相关数据进行处理。
　　##### - 麦克斯韦
　　**工作原理：**伪装成奴隶，假装从主人那里复制数据
　　##### - debezium
　　#####-flinkx
　　### Maxwell 和 Cannal 工具比较
　　- Maxwell 没有 Canal 的 server+client 模式，只有一台 server 向消息队列或 redis 发送数据。
　　- Maxwell 的一大亮点是 Canal 只能捕获最新数据，不能处理现有的历史数据。而且Maxwell有bootstrap功能，可以直接引导完整的历史数据进行初始化，非常好用。
　　- Maxwell不能直接支持HA，但支持断点恢复，即错误解决后重启，继续读取上一点的数据。
　　- Maxwell 只支持 json 格式，Canal 使用 Server+client 模式可以自定义格式
　　- Maxwell 比 Canal 更轻巧。
　　- 当原创数据为数字类型时，maxwell会尊重原创数据的类型，不加双引号，改为字符串。canal 始终转换为字符串。
　　- 表结构将被带入运河数据。麦克斯韦更简洁。
　　**未完成（待补充）** 查看全部

　　整体解决方案:大数据平台项目及大数据中心数据整合建设
　　大数据平台项目及大数据中心数据集成建设——科研数据中心平台建设（包括：多维报表分析平台、多维数据模型管理平台、多维数据搜索引擎、多维数据中心、智能报告采集系统）市场研究2022.04.15
　　我们现正在采集以下材料的相关材料。如果您有相关的产品和信息，并且有合法和合格的供应商，请与我们部门联系。
　　项目一：多维报表分析平台
　　
　　项目二：多维数据模型管理平台
　　项目三：多维数据搜索引擎
　　项目四：多维数据中心
　　第 5 项：智能报告 采集 系统
　　
　　（注：请根据项目编号分别准备相应的报名材料）
　　注册地址：四川大学华西医院水塔楼1092号
　　报名时间：周二、周三、周五 8:30am-11:30am
　　联系人：熊先生
　　完整的解决方案:高仿《BTC123》区块链门户网站源码 带采集
　　免费下载或者VIP会员资源可以直接商业化吗？
　　本站所有资源版权归原作者所有。此处提供的资源仅供参考和学习使用，请勿直接用于商业用途。如因商业用途发生版权纠纷，一切责任由用户承担。更多信息请参考VIP介绍。
　　提示下载完成但无法解压或打开？
　　
　　最常见的情况是下载不完整：可以将下载的压缩包与网盘容量进行对比。如果小于网盘指示的容量，就是这个原因。这是浏览器下载bug，建议使用百度网盘软件或迅雷下载。如果排除了这种情况，可以在对应资源底部留言，或者联系我们。
　　在资产介绍文章 中找不到示例图片？
　　对于会员制、全站源代码、程序插件、网站模板、网页模板等各类素材，文章中用于介绍的图片通常不收录在相应的下载中材料包。这些相关的商业图片需要单独购买，本站不负责（也没有办法）找到来源。某些字体文件也是如此，但某些资产在资产包中会有字体下载链接列表。
　　付款后无法显示下载地址或无法查看内容？
　　
　　如果您已经支付成功但网站没有弹出成功提示，请联系站长提供支付信息供您处理
　　购买此资源后可以退款吗？
　　源材料是一种虚拟商品，可复制和传播。一经批准，将不接受任何形式的退款或换货请求。购买前请确认您需要的资源 查看全部

　　免费:深圳创达威迅采集器，采集其他app都无需下载
　　智能采集平台是深圳开源节能环保设备平台是全方位覆盖汽车、船舶、港口、化工、材料、环保、建筑、医疗、物流等领域的环保网络数据库，产品详情及客户资料动态全知道，用户咨询，销售管理，标准物流管理一体化erp管理平台，实现企业最高端的商务管理，提高企业整体效率。如：帮助厂家解决现有生产设备安全运营的管理；全方位的物流统计设备快速、实时、精准的在市场上进行采购、销售、维修、招投标、周转等等过程；无纸化办公提升企业的办公管理。
　　环境舆情推送通。主要是根据您在新闻、图片、视频等媒体获取的信息，推送到您使用的应用上面，让您直接可以用手机就能看到更多有效的信息。
　　
　　你可以看看深圳创达威迅采集器，采集其他app都无需下载，只需要扫描二维码或者长按识别就可以快速采集到某app的所有数据，从此告别手动来采集数据的麻烦。
　　app很多，用专业点的还是rssi或yongfudata，只是你没去注意的，都有自己的app，不用担心你用一个就不能用另一个的问题，按照深圳当前的app大市场来看，
　　
　　没有电脑网站的app吗?现在不是全网监控了吗?最近的新闻大部分都是通过app采集的吧
　　dreamweaver都可以。
　　app我不太清楚，但是在浏览器浏览网页时，你在访问一个网页，浏览器会自动刷新，然后你就可以从前面的滚动条找到当前网页最新的状态，而且，你也可以一键下载。 查看全部

　　智能采集平台 事实:快递没收到货怎么办？快递地址换成你的地址
　　智能采集平台淘宝和京东网站经常会有卖家交易发出，但是快递没收到货怎么办，其实很简单，采集快递物流信息，系统自动生成采集地址（这个地址一般都会有长度限制，所以需要手动修改，并放入空格中）系统会自动生成物流签收以及快递打包号，到达你设置的地址后，手动打包快递，盖上章签收即可。将快递地址换成你的地址也可以进行类似操作。
　　
　　电商快递易网站
　　菜鸟物流或者韵达邮政速运
　　
　　京东自营的物流，填写你的收货地址给他们，他们会给你编号，直接打电话给他们即可。-如果不能直接打电话，菜鸟也可以，直接在物流公司后台申请一个收件地址。
　　传统方式就是在淘宝开店，然后自己去物流公司打电话，说快递不送货。菜鸟驿站就提供这种方式，先发站点再发中转站，所以你要不要看你在不在菜鸟驿站。这种方式成本低，对卖家来说不在什么鸡毛蒜皮的地方跑腿。但是对买家来说，因为你没有地址，只有个电话号码，没有转发，理论上说不能留联系电话，所以不建议用，以后需要可以再找他们。以上。 查看全部

　　完整解决方案:智能采集_一站式机器采集系统搭建-pe高速路
　　智能采集平台,解决你的相关问题智能采集_一站式机器采集系统_一站式机器采集系统搭建-pe高速路
　　我也刚研究了很久，最后发现百度图片上的数据有的自己是有图片的，其他百度云账号上的也有。其实很简单的，你在百度的网站上注册一个帐号（不要用你自己的百度帐号，要用百度云账号注册），然后把你爬取的图片或者视频上传到这个帐号下面，
　　
　　建议你可以用sae采集浏览器的数据。或者试试speedcrawler，这个比较强大，有免费版、sdk付费版、plugin付费版，你可以选择性体验，总有适合你的。
　　百度相册搜索，然后右键复制链接，用excel制作好表格，利用“另存为”，再用你自己的百度帐号登录，
　　直接把某个百度网页上的网址爬下来。百度图片有个加速方式的，挺方便，
　　
　　之前在百度云里找过图片。不过这个蛮麻烦的。先找图片然后在线下载看起来不是特别理想。又加上自己的视频文件。于是就使用了“采集神器”，可以搜索到百度云里面所有的图片，视频文件。比你用任何网站爬都要简单，快捷。也很方便。
　　去试试外挂下载，或者pe辅助下载，可以去找找别人的帖子和教程，
　　某宝买上面的，会有u盘，数据线，把你的东西拷到u盘就行了， 查看全部