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明雷是铁路武汉局客运部的副主任,日常工作就是根据客流变化做好运力增补。最近一段时间,他和团队变得很忙碌。除了参考历史数据,还要实时盯紧主要车站客流,掌握各大高校放假时间和工厂放假日期等,对旅客规模及出行高峰期做出研判。这项工作要处理的信息复杂烦琐,好在不断完善的客票大数据为他们提供了帮助。
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这正是科研人员长期以来面临的难题:一是科研成果在实际应用中的挑战;二是数据收集、处理与分析效率较低;三是大部分科研团队依旧采取“作坊式”工作模式,而平台化合作较为稀少;四是在材料研发等领域依赖经验和试错的方式进行突破。这些庞大的数据需要进行分类、回归、聚类、关联分析、时间序列分析以及异常检测等处理。只有在完成这些步骤后,隐藏的模式和未知的相关性才会浮现,否则只是无效冗余。同时,现代科学已进入复杂体系时代,传统的计算方法难以应对越来越多变量和计算复杂度所带来的瓶颈。
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