流域泥沙输移比的研究现状与进展（2012年）

数据挖掘技术可以说是“数据丰富，信息贫乏”的关键，是随着计算机软硬件的不断进步，数据的存储、能力也大大增强了。你也知道，随着数据量的激增，迫切需要一些技术去提取有用的信息。而数据挖掘技术恰好应运而生。它通过算法、模型等方法，从大量数据中挖掘出潜在规律和价值。在商业管理、政府办公、科学研究等多个领域都有着广泛的应用，尤其是在预测和模式识别方面，数据挖掘为了巨大的。如果你对这块儿感兴趣，可以关注一些相关技术和最新的研究进展，绝对会让你在项目中更得心应手。你可以去参考一些实际应用案例，了解如何在具体场景中运用这些技术。比如，通过数据挖掘，你可以更好地用户行为，优化产品设计，提升工作效率。对于那些在数

利用《中文科技期刊全文数据库》等检索工具，采用文献计量法，对我国1975～2008年学术刊物上发表的白芨研究文献进行统计分析。研究年发文量、合作度、合作率、期刊分布、研究单位等指标和内容，定量分析出我国白芨研究的主要人物、研究领域、研究单位及现状。明确了各年研究的重点、热点、核心人物和主要机构，对白芨的进一步研究和学科发展具有重要的指导作用。

现有几种起动公式中的K值不能准确预测长江宜昌站沙质推移质输沙规律。本研究通过统计分析宜昌站1956年至1964年和1973年至1974年的246组沙质推移质实测水力泥沙因子数据，将沙质泥沙简化为均匀沙进行处理，从均匀沙的起动特点出发，推导出宜昌站沙质推移质的起动公式。新公式中的K值随流量变化呈指数分布，建立了适合宜昌站的沙质推移质输沙率公式，并用1975年的实测数据验证了公式的有效性。

针对渭河流域综合用水水平进行优化分类的问题，提出了一种基于多元统计分析的新方法，利用F-统计量和显著性水平的变化进行分类优化研究，构建了寻求最佳阈值的方法。以渭河流域陕西段2003年至2005年的数据为例，研究结果显示该流域的综合用水水平可分为四种类型，与当地实际用水情况相符，为管理部门制定合理规划提供依据。

这份白皮书深入探讨了2018年大数据领域的最新进展。它分析了大数据技术的演变趋势，并考察了各行各业如何利用大数据来提升效率、推动创新。

近30年来，国内民办高校体育研究通过文献资料法进行了详尽统计与分析。研究发现，民办高校的体育发展现状堪忧，具体表现在体育师资建设不合理，教学内容单一，教学方法陈旧，设施器材匮乏，课外活动不够活跃，业余训练被忽视。此外，对民办高校的体育研究较少，主要集中在教学与课外活动两方面。

数据挖掘技术广泛应用于各个领域。其传统任务分类包含分类、聚类、预测等七类，近年来已拓展至社会网络分析、推荐系统等新领域。

随着计算机和自动数据收集工具的广泛应用，大量数据持续被采集和存储在数据库中，从而形成了对大数据挖掘的巨大需求。在现有的数据挖掘技术基础上，提出了一种集成化的关联规则挖掘方法，该方法综合了联机分析处理技术和关联规则挖掘Cube_DM算法，通过决策分析工具软件DBMiner系统，能够有效地分析数据挖掘结果。

数据挖掘研究现状 数据挖掘领域近年来发展迅速，新的算法和应用不断涌现。当前研究热点主要集中在以下几个方向： 深度学习: 深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展，也被引入数据挖掘领域，用于处理复杂数据、提升预测精度。 大规模数据挖掘: 随着数据规模的爆炸式增长，如何高效地处理和分析海量数据成为一大挑战。分布式计算、云计算等技术被应用于大规模数据挖掘，以提高效率和可扩展性。 数据隐私和安全: 数据挖掘在带来便利的同时，也引发了隐私和安全问题。差分隐私、联邦学习等技术被用于保护数据隐私，保障数据安全。 跨领域数据融合: 不同领域的数据融合可以提供更全面的信息，有助于更深入的