Big Data(빅 데이터)란 무엇입니까?
Big Data 빅 데이터 - As an embryo of data sharing and management over extreme environment in upcoming “big data” era, the TPDC is dedicated to filling the gaps in data collection, discovery, and consumption in the third pole, facilitating scientific activities, particularly those featuring extensive interdisciplinary data use. [1] At the same time, a rise of the “big data” in the power system, from the development of wide area monitoring systems, introduces new paradigms for dealing with these challenges. [2] To be able to efficiently leverage industrial “big data” to aid real-time decision making, smart manufacturing needs to incorporate field knowledge into the data-driven modeling process. [3] transactions data), can be bridged with unconventional data (“big data” harvested on line) to provide a cost-effective and harmonized data collection effort that can contribute to compare affordability within cities (between neighborhoods) and across cities, using various geographical levels (1km square-grid, municipalities, FUA). [4] We were dealing with enzyme kinetics graphs in biochemistry, but not once did we touch “big data”–with exception to some of our friends who were brave enough to enroll into a biostatistics class as an elective. [5] The “intelligent network operation and maintenance system based on big data” can realize the operation monitoring of network, host, business application, network equipment, desktop terminal, etc. [6] AI uses available databases called “big data” to formulate an algorithm. [7] Perspectives are proposed regarding some issues about the practical use of these often over-parameterized models in connection to random matrix and graph theories and the associated quenched disorder problems and “big data” issues. [8] With the explosive growth in the amount of data nowadays, we have entered the era of the “big data”. [9] Obstacles related to fragmented information, interoperability, transparency and “big data” management are the main drivers for change that the industry needs to address. [10] Thanks to recent advances in high throughput sequencing (HTS) technologies for epigenomic “Big Data” generation, accumulated studies have revealed the occurrence of another novel DNA methylation mark, N6-methyladenosine (6mA), which is highly present on gene bodies mainly activates gene expression in model plants such as eudicot Arabidopsis (Arabidopsis thaliana) and monocot rice (Oryza sativa). [11] And the non-formation basis is the data derived from traditional ways of obtaining information, new technologies among them: unmanned aerial vehicles, laser scanning high-resolution satellite imagery, development of computer systems, network solutions based on cloud storage information, big data “Big Data” and block-chain “Blockchain”, etc. [12] Besides, the “Big Data” searching will heavily depend on the completeness of its source information, yet “subjective information” approach can directly predict human thinking or the internal law of complicated objective events into an explicit digital form, for the completeness of source information to make the correct and comprehensive “Big Data” prediction possible. [13] First, I explain how and why integrating ethnography and number-based disciplines is such a complex, time-consuming, and worthwhile process, when ethnography produces a kind of excessive “big data” that is not easily enumerated. [14] Mass quantities of data on human activities and behaviors and on environmental changes – “Big Data” – have created enormous value and resulted in inventive services that enable the inclusion of digital concepts in a wide variety BIG EARTH DATA 2021, VOL. [15] They can take advantage of biosurveillance “big data” as evidence for more sweeping and impactful policy measures. [16] Esta gran cantidad de datos o “big data” fueron obtenidos a traves de la tecnica de raspado de datos de la web o “web scraping”, la cual fue aplicada diariamente entre los anos 2016 y 2020. [17] The era of ”big data” promises to provide new hydrologic insights, and open web-based platforms are being developed and adopted by the hydrologic science community to harness these datasets and data services. [18] The volume of sources that need to be monitored, the variety of formats utilized, the different quality of language use across sources, present some of what we call “big data” challenges in the analysis of this data. [19] Peer-reviewed original research articles and review articles searched in Google Scholar and Pubmed databases that were indexed in the last ten years period, using the keywords “Big data” or “data visualization” or “Interactive visualization techniques. [20] Questions remain as to whether social media analytics can provide a reliable measure of perceived city images? If yes, what implication does it hold for urban planners? This paper describes a study on the perception of city images using a combination of “big data” and “small data” methods in the Tri-City Region in Poland. [21] “Big data” needs new processing mode to have stronger decision-making power, insight and process optimization ability to adapt to massive, high growth rate and diversified information assets. [22] The term “big data” is seldom used in relation to food, partly because food data are scattered across different sectors. [23] The concept of “big data” and the acceptability of using such a term to refer to large observational studies is being discussed. [24] “Data” becomes “Big Data”, which is the beginning of a major era transformation. [25] This expansion is often referred to as “big data” and has paved the way for new opportunities to document, measure, and analyze the forces that shape individual and population health. [26] We describe a novel high throughput cost-effective approach for monitoring flying insects as an enabling step toward “big data” entomology. [27] Often small and medium sized companies lack ”big data”, which is why advantages of machine learning and data analysis in the context of BPM cannot be applied. [28] In this Introduction to the special issue, we define the “Big Data” phenomenon as a combination of three features: large size, high dimension, and complex structure. [29] Furthermore, the improvements in analytical technologies and computational mass spectrometry workflows coupled with the rapid growth in databases and increasing demand for high throughput “big data” services from the research community present significant challenges for both data hosts and workflow developers. [30] For more than a decade, “big data” has been an industry and academia buzz phrase. [31] The “real-time bidding”, “machine learning”, “big data”, “social media marketing”, and “influencer marketing” are the emerging keywords in the digital Marketing area. [32] In this article, we revisit the scalability problem of interprocedural static analysis from a “Big Data” perspective. [33] However, so far, there is no widely acceptable and measurable definition for the term “big data”. [34] Kunstmatige intelligentie-instrumenten en “big data”-algoritmen kunnen betekenisloze informatie evenwel omzetten in gevoelige medische gegevens. [35] The goals of mentioned infrastructure are as follows: provision of the open access to data, in particular the data and knowledge of scientific researches and observations; involvement of the national oceanographic scientific community in the global network of “big data”, further commercialization of research results, creation of innovations, digital products and services. [36] Thus, the paper should give a general guideline to analyze big geospatial data, where “big data” refers to the total number of spatially dependent observations, and to draw conclusions from these data. [37] La tecnologizacion de la sociedad, con la inteligencia artificial, la robotica y el “big data”, es un hecho complejo que tiene luces y sombras. [38] However, solving a quadratic programming (QP) problem is still challenging, especially for “Big Data”, which poses a great challenge for traditional methods to train a non-linear classifier efficiently. [39] Enhancing retention measurements either through patient tracing or “big data” approaches (including probabilistic matching) to link databases from different sources can be used to assess longitudinal retention from the perspective of the patient when they transition in and out of care and access care at different facilities. [40] among patients, family members, health care providers, and policy makers) which leads to wide proliferation of “big data”, and new algorithms that are being developed to connect datasets and enable broader and deeper analyses than previously possible. [41] The exponential daily growth of data, called “Big Data”, mining frequent patterns from the hugevolumes of data has many challenges due to memory requirement, multiple data dimensions, heterogeneityof data and so on. [42] At the same time, “the wind of big data” also leads to many security problems. [43] Using “big data”, researchers have not only advanced new streams of research, but also new research methodologies. [44] Through use of non-mydriatic retinal computed radiography which led to invaluable applications of handheld fundus cameras is illustrated by telemedicine and the medical “big data” age of dermatology. [45] Using machine learning methods, a “big data” set is reduced, and the most appropriate model is selected using statistical methods. [46] Direct-to-consumer services and integration with other “big data” increasingly commoditize what was rightly celebrated as a singular achievement in February 2001 when the first draft human genomes were published. [47] This article takes a new perspective on data visualization by dealing only with a new type of data visualizations, those based on “Big Data” and AI systems. [48] With the advent of “Big Data” as a field, in and of itself, there are at least three fundamentally new questions that have emerged, namely the Artificially Intelligence (AI)-based algorithms required, the hardware to process the data, and the methods to store and access the data efficiently. [49] The Fearless Steps Challenge (FSC) initiative was designed to host a series of progressively complex tasks to promote advanced speech research across naturalistic “Big Data” corpora. [50]다가오는 "빅 데이터" 시대에 극한 환경에 대한 데이터 공유 및 관리의 초기 단계인 TPDC는 제3극에서 데이터 수집, 발견 및 소비의 격차를 채우고, 특히 광범위한 학제 간 데이터를 특징으로 하는 과학 활동을 촉진하는 데 전념하고 있습니다. 사용. [1] 동시에 광역 모니터링 시스템의 발전으로 전력 시스템의 "빅 데이터"가 부상하면서 이러한 문제를 처리하기 위한 새로운 패러다임이 도입되었습니다. [2] 실시간 의사 결정을 돕기 위해 산업 "빅 데이터"를 효율적으로 활용하려면 스마트 제조에서 현장 지식을 데이터 기반 모델링 프로세스에 통합해야 합니다. [3] 거래 데이터)는 다양한 지리적 수준을 사용하여 도시 내(이웃 간) 및 도시 간 경제성을 비교하는 데 기여할 수 있는 비용 효율적이고 조화로운 데이터 수집 노력을 제공하기 위해 비 전통적인 데이터(온라인에서 수집된 "빅 데이터")와 연결될 수 있습니다. (1km 정사각형 그리드, 지방 자치 단체, FUA). [4] 우리는 생화학에서 효소 동역학 그래프를 다루고 있었지만 생물 통계학 수업에 선택 과목으로 등록할 만큼 용감한 몇몇 친구들을 제외하고는 "빅 데이터"를 한 번도 다루지 않았습니다. [5] "빅데이터 기반 지능형 네트워크 운영 및 유지보수 시스템"은 네트워크, 호스트, 비즈니스 애플리케이션, 네트워크 장비, 데스크탑 단말 등의 운영 모니터링을 실현할 수 있습니다. [6] AI는 "빅 데이터"라는 사용 가능한 데이터베이스를 사용하여 알고리즘을 공식화합니다. [7] 무작위 행렬 및 그래프 이론과 관련하여 종종 과도하게 모수화된 이러한 모델의 실제 사용과 관련된 소멸 장애 문제 및 "빅 데이터" 문제에 대한 몇 가지 문제에 대한 관점이 제안됩니다. [8] 오늘날 데이터의 양이 폭발적으로 증가하면서 우리는 '빅 데이터' 시대에 들어섰습니다. [9] 단편화된 정보, 상호 운용성, 투명성 및 "빅 데이터" 관리와 관련된 장애물은 업계가 해결해야 하는 변화의 주요 동인입니다. [10] 최근 후성유전체 빅데이터 생성을 위한 HTS(고처리량 염기서열분석) 기술의 발전으로 유전자 본체에 많이 존재하는 또 다른 새로운 DNA 메틸화 표지인 N6-메틸아데노신(6mA)의 발생이 축적된 연구를 통해 밝혀졌습니다. 유디콧 애기장대(Arabidopsis thaliana) 및 단자엽 쌀(Oryza sativa)과 같은 모델 식물에서의 발현. [11] 그리고 비형성 기반은 정보를 얻는 전통적인 방법에서 파생된 데이터, 그 중 새로운 기술인 무인 항공기, 고해상도 위성 이미지 레이저 스캐닝, 컴퓨터 시스템 개발, 클라우드 스토리지 정보 기반 네트워크 솔루션, 빅 데이터 " 빅데이터'와 블록체인 '블록체인' 등 [12] 또한, "빅 데이터" 검색은 소스 정보의 완전성에 크게 의존하지만 "주관적 정보" 접근 방식은 소스 정보의 완전성을 위해 인간의 사고 또는 복잡한 객관적 사건의 내부 법칙을 명시적인 디지털 형식으로 직접 예측할 수 있습니다. 정확하고 포괄적인 "빅 데이터" 예측을 가능하게 합니다. [13] 먼저, 민족지학이 쉽게 열거할 수 없는 일종의 과도한 "빅 데이터"를 생성할 때 민족지와 숫자 기반 학문을 통합하는 것이 어떻게 그리고 왜 그렇게 복잡하고 시간 소모적이며 가치 있는 과정인지 설명합니다. [14] 인간 활동과 행동, 환경 변화에 대한 대량의 데이터("빅 데이터")는 엄청난 가치를 창출했으며 다양한 BIG EARTH DATA 2021, VOL에 디지털 개념을 포함할 수 있는 독창적인 서비스를 제공했습니다. [15] 그들은 생물감시 "빅 데이터"를 보다 포괄적이고 영향력 있는 정책 조치의 증거로 활용할 수 있습니다. [16] 2016년에서 2020년 사이에 매일 적용되었던 웹 데이터 스크래핑 기법 또는 "웹 스크래핑"을 통해 이러한 대량의 데이터 또는 "빅 데이터"를 얻었습니다. [17] 빅데이터 시대는 새로운 수문학적 통찰을 약속하며, 개방형 웹 기반 플랫폼이 개발되고 채택되고 있습니다. 이러한 데이터 세트와 데이터를 활용하는 수문학 과학 커뮤니티 서비스. [18] 모니터링해야 하는 소스의 양, 활용되는 다양한 형식, 소스 간의 다양한 언어 사용 품질은 이 데이터 분석에서 우리가 "빅 데이터"라고 부르는 문제 중 일부를 나타냅니다. [19] Google Scholar 및 Pubmed 데이터베이스에서 검색한 동료 검토 원본 연구 기사 및 검토 기사로 지난 10년 동안 "빅 데이터", "데이터 시각화" 또는 "대화형 시각화 기술"이라는 키워드를 사용하여 색인이 생성되었습니다. [20] 소셜 미디어 분석이 인지된 도시 이미지에 대한 신뢰할 수 있는 측정을 제공할 수 있는지 여부에 대한 질문이 남아 있습니까? 그렇다면 도시 계획가에게 어떤 의미가 있습니까? 본 논문은 폴란드 Tri-City 지역에서 '빅데이터'와 '스몰데이터' 방식을 결합하여 도시 이미지에 대한 인식에 관한 연구를 기술하고 있다. [21] "빅 데이터"는 거대하고 높은 성장률과 다양한 정보 자산에 적응하기 위해 더 강력한 의사 결정 능력, 통찰력 및 프로세스 최적화 능력을 갖기 위한 새로운 처리 모드가 필요합니다. [22] "빅 데이터"라는 용어는 식품과 관련하여 거의 사용되지 않습니다. 부분적으로는 식품 데이터가 여러 부문에 흩어져 있기 때문입니다. [23] "빅 데이터"의 개념과 이러한 용어를 대규모 관찰 연구를 지칭하는 데 사용할 수 있는지에 대한 논의가 진행 중입니다. [24] '데이터'가 '빅데이터'가 되며, 이는 본격적인 시대 전환의 시작입니다. [25] 이러한 확장을 종종 "빅 데이터"라고 하며 개인 및 인구 건강을 형성하는 힘을 문서화, 측정 및 분석할 수 있는 새로운 기회를 제공했습니다. [26] 우리는 "빅 데이터" 곤충학을 향한 가능한 단계로서 비행 곤충을 모니터링하기 위한 새로운 고처리량 비용 효율적인 접근 방식을 설명합니다. [27] 종종 중소기업에는 "빅 데이터"가 부족하기 때문에 BPM 맥락에서 머신 러닝 및 데이터 분석의 이점을 적용할 수 없습니다. [28] 이번 특집 소개에서 우리는 "빅 데이터" 현상을 큰 크기, 높은 차원 및 복잡한 구조의 세 가지 기능의 조합으로 정의합니다. [29] 또한, 데이터베이스의 급속한 성장과 연구 커뮤니티의 높은 처리량 "빅 데이터" 서비스에 대한 수요 증가와 결합된 분석 기술 및 계산 질량 분석 워크플로의 개선은 데이터 호스트와 워크플로 개발자 모두에게 중대한 과제를 제시합니다. [30] 10년 이상 동안 "빅 데이터"는 업계와 학계의 화두였습니다. [31] '실시간 입찰', '머신러닝', '빅데이터', '소셜미디어 마케팅', '인플루언서 마케팅'이 디지털 마케팅 영역에서 떠오르는 키워드입니다. [32] 이 기사에서는 "빅 데이터" 관점에서 절차 간 정적 분석의 확장성 문제를 다시 살펴봅니다. [33] 그러나 지금까지 "빅 데이터"라는 용어에 대해 광범위하게 수용 가능하고 측정 가능한 정의가 없습니다. [34] 그러나 인공 지능 도구와 "빅 데이터"알고리즘은 무의미한 정보를 민감한 의료 데이터로 바꿀 수 있습니다. [35] 언급된 기반 시설의 목표는 다음과 같습니다. 데이터, 특히 과학 연구 및 관찰에 대한 데이터 및 지식에 대한 공개 액세스 제공; "빅 데이터"의 글로벌 네트워크에 대한 국가 해양 과학 커뮤니티의 참여, 연구 결과의 추가 상업화, 혁신, 디지털 제품 및 서비스 생성. [36] 따라서 본 논문은 빅데이터(big data)란 공간적으로 의존하는 관측의 총 개수를 의미하는 빅데이터를 분석하고 이러한 데이터로부터 결론을 도출하기 위한 일반적인 지침을 제시해야 한다. [37] 인공 지능, 로봇 공학 및 "빅 데이터"를 통한 사회의 기술화는 빛과 그림자가 있는 복잡한 사실입니다. [38] 그러나 2차 계획법(QP) 문제를 해결하는 것은 여전히 어려운 일이며, 특히 "빅 데이터"의 경우에는 기존 방법이 비선형 분류기를 효율적으로 훈련시키는 데 큰 도전 과제가 됩니다. [39] 다양한 출처의 데이터베이스를 연결하기 위해 환자 추적 또는 "빅 데이터" 접근 방식(확률적 일치 포함)을 통해 유지 측정을 향상하면 환자가 다른 곳에서 치료를 받거나 받을 때 환자의 관점에서 종단 유지를 평가하는 데 사용할 수 있습니다. 시설. [40] 환자, 가족, 의료 제공자, 정책 입안자 사이) "빅 데이터"의 광범위한 확산으로 이어지며 데이터 세트를 연결하고 이전보다 더 광범위하고 심층적인 분석을 가능하게 하기 위해 개발 중인 새로운 알고리즘이 있습니다. [41] "빅 데이터"라고 하는 데이터의 기하급수적인 일일 증가는 방대한 양의 데이터에서 빈번한 패턴을 마이닝하는 데 메모리 요구 사항, 여러 데이터 차원, 데이터의 이질성 등으로 인해 많은 문제가 있습니다. [42] 동시에 '빅 데이터의 바람'은 많은 보안 문제를 야기하기도 합니다. [43] 연구원들은 "빅 데이터"를 사용하여 새로운 연구 흐름뿐만 아니라 새로운 연구 방법론을 발전시켰습니다. [44] 비산동 망막 전산화 방사선 촬영을 통해 핸드헬드 안저 카메라의 귀중한 응용을 이끌어 낸 것은 원격 의료와 피부과의 의료 "빅 데이터" 시대에 의해 설명됩니다. [45] 기계 학습 방법을 사용하여 "빅 데이터" 집합을 줄이고 통계적 방법을 사용하여 가장 적합한 모델을 선택합니다. [46] 소비자 직접 서비스와 다른 "빅 데이터"와의 통합은 인간 게놈 초안의 첫 번째 초안이 출판된 2001년 2월에 단일 성과로 정당하게 기념되었던 것을 점점 더 일반화하고 있습니다. [47] 이 기사는 "빅 데이터"와 AI 시스템을 기반으로 하는 새로운 유형의 데이터 시각화만을 다루면서 데이터 시각화에 대한 새로운 관점을 취합니다. [48] "빅 데이터"라는 분야가 등장하면서 그 자체로 최소한 세 가지 근본적으로 새로운 질문이 등장했습니다. 인공 지능(AI) 기반 알고리즘이 필요하고 데이터를 처리하는 하드웨어, 데이터를 효율적으로 저장하고 액세스하는 방법. [49] FSC(Fearless Steps Challenge) 이니셔티브는 자연주의적인 "빅 데이터" 말뭉치 전반에 걸쳐 고급 음성 연구를 촉진하기 위해 점진적으로 복잡한 일련의 작업을 호스트하도록 설계되었습니다. [50]
dengan tingkat penguasaan 마스터리 레벨로
Tujuan PKM ini adalah untuk, 1) meningkatkan pengetahuan dan keterampilan guru tentang fitur-fitur yang ada di smartphone, PC/Laptop serta link yang bisa dijadikan sebagai sumber belajar alternatif dengan tingkat penguasaan minimal 70%, 2) meningkatkan kemampuan guru dalam mengakses dan memanfaatkan “big data” sebagai sumber dan referensi pembelajaran dengan tingkat penguasaan minimal 70%, 3) membekali guru dengan kemampuan merancang Bahan Ajar dan LKPD berbasis Weblog dengan tingkat penguasaan minimal 70%. [1]이 PKM의 목적은 1) 스마트폰, PC/노트북에서 사용할 수 있는 기능 및 최소 숙달 수준 70%로 대체 학습 리소스로 사용할 수 있는 링크에 대한 교사의 지식과 기술을 향상시키는 것입니다. 2) 최소 70%의 숙달 수준으로 학습을 위한 소스 및 참조로 "빅 데이터"에 액세스하고 활용할 수 있는 교사의 능력, 3) 최소 70%. [1]
visual communication design 시각 커뮤니케이션 디자인
This article starts from the analysis of the problems in the experimental teaching of visual communication design, focusing on the experimental teaching strategies of visual communication design under the background of big data, hoping to use “big data” as a boost to further improve the quality of experimental teaching of visual communication design. [1]이 글은 빅데이터를 배경으로 한 실험적 시각 커뮤니케이션 디자인 교수 전략을 중심으로 영상 커뮤니케이션 디자인의 실험적 교수법의 문제점 분석에서 출발하여 "빅 데이터"를 더 나은 품질 향상을 위한 원동력으로 활용하고자 합니다. 시각 커뮤니케이션 디자인의 실험적 교육의. [1]
Industrial Big Data
Throughout October 2020 and April 2021, a quantitative literature review of the Web of Science, Scopus, and ProQuest databases was performed, with search terms including “Internet of Things-based real-time production logistics”, “sustainable smart manufacturing”, “cyber-physical production system”, “industrial big data”, “sustainable organizational performance”, “cyber-physical smart manufacturing system”, and “sustainable Internet of Things-based manufacturing system”. [1] The weakness related to sharing Industrial Big Data under 4G environment will be wiped out thanks to the introduction of 5G. [2]2020년 10월과 2021년 4월에 걸쳐 Web of Science, Scopus 및 ProQuest 데이터베이스에 대한 정량적 문헌 검토가 "사물 인터넷 기반 실시간 생산 물류", "지속 가능한 스마트 제조", "사이버"를 포함한 검색어로 수행되었습니다. -물리적 생산 시스템', '산업 빅데이터', '지속 가능한 조직 성과', '사이버-물리 스마트 제조 시스템', '지속 가능한 사물 인터넷 기반 제조 시스템'. [1] nan [2]