Анализ больших данных - это процесс сбора, систематизации и анализа больших массивов данных. Для анализа такого большого объема данных обычно используются специализированные программные средства и приложения для прогностического анализа, анализа данных, анализа текстов, прогнозирования и оптимизации данных. Анализ больших данных может помочь организациям лучше понять информацию, содержащуюся в этих данных, а также поможет определить данные, которые являются наиболее важными для бизнеса и будущих бизнес-решений.
В совокупности эти процессы представляют собой отдельные, но высокоинтегрированные функции высокоэффективной аналитики. Использование инструментов и программного обеспечения Big Data позволяет организации обрабатывать чрезвычайно большие объемы данных, которые компания собрала, чтобы определить, какие данные являются актуальными и могут быть проанализированы для принятия более эффективных бизнес-решений в будущем.
Рассмотрим попытки создания усовершенствования систем для устойчивых вычислений.
1. "Попытка создать усовершенствованную и безобидную систему безопасного распространения личных медицинских записей для облачных вычислений" представлены проблемы хранения медицинских данных в облаке и их защиты. Разнообразные технологические приложения облака могут быть усилены за счет упаковки информации о беззнаковой верификации пользователя на основе элементного кодирования (EBE) и настройки контроля доступа к мелкозернистым данным на основе усовершенствованной схемы шифрования. Автором было установлено, что ключевое поколение, основанное на различных наборах элементов, играет важную роль в сокрытии информации пользователей при получении доступа к данным, присутствующим в сети.
2. "Прогнозирование характера человека в социальных сетях с использованием контекстуального семантического анализа настроений", предложена функция "Прогнозирование настроений" как для анализа текста, так и для обработки естественного языка.
Документ обсуждал мнение людей о продукте, услуге, туризме, фильмах, политических вопросах, мнения о системах образования через социальные сети, такие как Twitter, Facebook и так далее, основной целью данного документа является представление метода Opinion COW для метода круга мнений с использованием контекстного семантического анализа настроений и гибридного метода классификации пользователей Twitter на основе теории Maslow и определения настроений каждого Twitter.
3. "Совокупная дифференцированная эволюция численности населения с взвешенным усилением для раннего выявления рака молочной железы" предлагается раннее выявление рака молочной железы, что способствует повышению уровня выживаемости. Здесь для раннего выявления представлен ансамбль классификаторов, получивший название PRDE-WB. Сначала данные входные изображения груди проходят предварительную обработку по методике логарифмического корневого сдвига куба. Где ROI извлекается в соответствии с кубическим корнем данного входного изображения груди.
4. "Обобщенное дискретное преобразование дискретных фурьеров на основе многопоточных фильтров для снижения коэффициента мощности от пика к среднему", GDFT было рекомендовано развивать производительность PAPR в коммуникационных структурах с применением многопоточных методологий к разработанному алгоритму, основанному на GDFT, который рассматривает больше сокращений PAPR без каких-либо дополнительных вычислительных сложностей.
На основании полученных результатов моделирования видно, что различное количество суб-носителей GDFT-распределения, учитывающих доступность или наличие разработанного алгоритма, указывает на рекомендуемую структуру, означающую, что улучшенные алгоритмы, полученные в большинстве случаев - это дополнительное снижение количества PAPR на основе других DFT-спрединговых структур.
5. "Моделирование стандарта дистанционной векторной маршрутизации Ad hoc по требованию для мобильных специальных сетей" предлагается новый протокол маршрутизации DDC - AODV для работы с факторами перемещения и направления в специальных сетях. Для минимизации обрывов соединений и получения постоянного пути соединения разработан новый стандарт реактивной маршрутизации, основанный на иерархическом подходе к смещению.
6. "Статистическая модель нижнего канала UWB для внутрителовых коммуникаций", предлагается частотно-зависимая статистическая модель "от тела к телу без патологии" для определения уровня патологии в брюшной полости человека. В связи с растущей потребностью в разработке имплантируемых беспроводных приемопередатчиков в телесных сетях, становится необходимым характеризовать внутри тела беспроводной канал в сверхширокополосном диапазоне частот.
7. "Анализ стоимости перебоев в электросети для потребителей", представляет собой идеально смоделированную микросеть, состоящую из фотоэлектрических панелей, ветряных турбин, топливных элементов, аккумуляторов и микротурбин, способных работать как в автономном, так и в сетевом режиме. Данная работа направлена на снижение затрат на поставку электроэнергии из Микросетей и снижение прерывистости производства электроэнергии.
8. "Оптимальное планирование зарядки электромобилей в микросетях с использованием приоритетных алгоритмов и оптимизацией стаи частиц" предложена систематическая схема зарядки для снижения стоимости потребления электроэнергии зарядными станциями из сети. Предлагаемая схема систематического заряда основана на "Оптимизации струи частиц (ОРЧ)". Он сравнивается с хорошо зарекомендовавшими себя алгоритмами, такими как "алгоритм приоритета по времени прибытия (ATP)" и "алгоритм приоритета на основе SOC (SBP)".
9. "Усовершенствованный алгоритм декодирования кодов LDPC на основе минимальной суммы с низким комплексным смещением" представлена эффективная и надежная схема декодирования с минимальной суммой для оптимального декодирования кодов LDPC. Этот усовершенствованный подход вводит новый поправочный коэффициент для подавления распространения ошибки при аппроксимации высокоточных мягких значений в пределах заданного диапазона отношения силы сигнала к фоновому шуму (SNR). Предлагаемый поправочный коэффициент смещения для декодирования LDPC получен с использованием концепции случайного процесса и теоремы оценки.
10. "Управление каталогами на основе соглашений об уровне обслуживания и предоставление ресурсов в облаке для оптимального использования ресурсов" указана база знаний на основе соглашений об уровне обслуживания, созданная в качестве каталога для управления ресурсами в облаке. Этот каталог часто отслеживается, и рассчитывается наличие и использование ресурсов, а также принимаются надлежащие меры реагирования.
Было отмечено хорошее качество литературных исследований, которые указывают на ранжированное распределение ресурсов, которое касается эффективности, модель прогнозирования будущего, которая не учитывает будущие динамические потребности, и другие аналогичные исследования. Но эта работа уникальна в выявлении динамических изменений в использовании виртуальных машин. Работа фиксирует динамические изменения в виртуальных машинах, и эта история сохраняется в виде каталога для дальнейшего использования.
11. "Проведение оценки данных с точки зрения позиционирования узлов датчиков в трехмерных беспроводных сенсорных сетях" представлено моделирование методики измерения для трехмерных беспроводных сетей датчиков на основе стандарта, называемого трехмерной рассредоточенной группировкой (3D - SG). Он поддерживает извлечение точной информации из кластеров для моделирования трехмерного анализа информации (3D - DA).
12. "Эффективная модель машинного обучения для систем, рекомендующих фильмы, использующих многооблачную среду", представлена рекомендуемая система или система рекомендаций - это подкласс системы фильтрации информации, которая призвана предсказать рейтинг, который пользователь присвоит какому-либо элементу. Рекомендуемые системы используются в различных областях, включая фильмы, музыку, новости, книги, исследовательские статьи, поисковые запросы, социальные теги и продукты в целом.
13. "Классификация экстремального градиента усиления, основанная на обнаружении интересных моделей поведения пользователей для состава веб-служб", представлена методология извлечения интересных и действенных моделей веб-пользователей для компоновки веб-служб с помощью метода BFDT-XGBC (Best First Decision Tree Based Extreme Gradient Boost Classification). Веб-разведка обычно связана с применением различных методов извлечения данных на веб-серверах для выявления интересных моделей поведения веб-пользователей
14. "Основанная на SDNFV структура мониторинга угроз и безопасности для инфраструктуры пограничных мобильных вычислений", представлены атаки ботнета DoS, такие как усовершенствованные атаки DoS на стойкость и выкуп, атаки ботнета и переполнения приложений DDoS. Основная цель исследования - продемонстрировать возможности и преимущества более тонких сетевых абстракций, которые SDN/NFV привносят в контекст MEC, и решить проблемы безопасности на пограничных сетях, не требуя больших накладных расходов.
