舆情监测

基于co-ICIB联合聚类的舆情监测系统设计通过数据挖掘算法快速发现舆论热点，进而通过文本分类算法归类信息，为舆情监管部门提供原始资料、数据图表和分析建议。

疫情初期微博的真实语料，挺适合做自然语言和数据挖掘模型训练的，尤其是你想搞点中文文本的情感、舆情监测这类应用。数据量还可以，噪声也比较真实，不是那种过度清洗过的“完美”数据，用来训练模型会更贴近实战。 2020 年初的微博数据，不少关于疫情的内容，文本情绪波动大，话题也集中，拿来做情感分类、话题聚类都蛮合适。是你要测试新模型效果，这种有时间标签、有热点背景的数据，比新闻摘要强多了。 你也可以顺手搭配一些好用的库，比如用jieba做中文分词，用sklearn或transformers跑分类模型。数据方面注意下：有些文本会带点错别字、网络词，要么你提前做预，要么就把这当成鲁棒性测试的素材了，挺锻炼

Java实现的舆情实时统计计算服务项目，随着技术的进步，Storm框架的持续更新使得其在数据分析和API接口服务方面发挥重要作用。项目结构包括storm-parent、storm-dao、storm-redis、storm-analysis、storm-web和storm-core，利用MySQL存储爬虫数据，Redis进行数据去重。该服务基于分布式流式计算技术，为用户提供高效的数据分析和实时统计功能。

SqlServer2005Express中的事件监测器

[目的/意义] 加强网络舆情管理，对群体性突发事件进行有效预判是社会创新治理的重要任务。在大数据背景下，如何提高舆情特征数据挖掘效率和舆情趋势预测精度，探索舆情智能预警机制，是当前亟待解决的问题。 [方法/过程] 构建了大数据背景下的网络舆情采集和基本特征挖掘体系，探索舆情大数据分布式处理和文本计算边缘化，注重舆情敏感性特征挖掘，提高舆情特征查询效率。基于复杂网络对舆情团落进行分析，利用深度学习提高舆情智能计算能力，对网络舆情事件进行演化推理，提升网络舆情态势智能分析水平。[结果/结论] 将机器系统的舆情定量计算能力和舆情决策者的定性分析能力结合起来，建立人机协同的舆情智能预警机制，提高舆情预

可以实时监测数据库的运行状态和执行的SQL语句，以便分析资源消耗情况并进行优化。

中科正奇饮食业油烟监控系统简介： 一、执行标准：- GB18483-2001《饮食业油烟排放标准(试行)》- HJ212-2017《污染物在线监控（监测）系统数据传输标准》- DB11/1488-2018《餐饮业大气污染物排放标准》- SZDB/Z 254-2017《饮食业油烟排放控制规范》- HJ/T76-2007《固定污染源烟气排放连续监测系统技术要求及检测方法》 二、油烟监测外观：可视外窗型 显示页面选型：4.3寸触摸液晶屏 油烟测量原理：电化学式油烟微粒荷电原理、红外 颗粒物测量原理：光散射式 非甲烷总烃测量原理：电化学、红外 三、硬件功能选型：- 实时监测油烟、颗粒物、非甲烷总烃

气候异常监测是气候变化研究中的关键领域，识别和分析气候系统中的突发现象，如极端高温、暴雨、干旱等对生态环境、社会和经济活动的重大影响。本主题下的四个MATLAB文件包括：MK突变检验、MKtest1.m、MKTEST.M和TTEST.M。MK突变检验是一种非参数方法，用于检测时间序列中的单调趋势或突变点，特别适用于非正态分布的数据。MKtest1.m和MKTEST.M可能是不同版本或扩展功能的实现，TTEST.M则用于比较不同时间段或地点的气候数据。这些工具为科研人员提供了多方面的分析能力。

在维护ORACLE数据库的过程中，日常监测显得尤为重要。通过定期检查数据库性能和运行状况，可以有效预防潜在的问题。

数据库数据变动监测工具是用于追踪和记录数据库中数据变动的重要工具。这类工具的主要目标是实时或定时监测数据库中的插入、更新、删除操作，以便在数据发生变化时及时通知用户或系统，确保数据的一致性和完整性。数据库数据变动监测工具在大数据量和高并发环境下尤为重要，能够快速响应数据变更并精确跟踪。其功能包括实时监测、审计追踪、事件触发、性能优化、可视化展示、数据同步、报警机制、权限管理和定制化配置。这些工具广泛应用于金融交易系统、电商网站、物联网设备等场景，为企业数据管理提供强大支持。