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Oneid数据融合见解
接触了大量企业客户项目，沟通过程中发现很多都需要去解决数据打通，实现所有数据融合。 数据融合是指数据埋点上报后，如何把不同端/系统的数据打通。 如CRM系统、线下终端、线上APP、小程序、公众号融合，实现oneid数据串联。 与很多行业人沟通探讨过，发现可以讲的特别清楚的不多，结合行业资料单独进行了整理研究可以看出，数据融合是高度依赖于数据埋点的，而大部分公司都处于未埋点或者埋点不规范阶段。 因此先花一点点篇幅介绍数据埋点数据埋点数据埋点：市场上有各种各样埋点技术，究竟选择哪种让客户很困惑。埋点过程中客户要做什么，腾讯要提供什么都需要提前确认好。 当前服务的所有传统行业客户也都是通过该技术来完成数据上报数据融合数据通过代码埋点上报后，接下来就要解决数据融合问题数据融合：不同的端有不同的id，那这些id究竟如何串联起来。
25310编辑于 2025-01-08 - 来自专栏点云PCL
多帧数据融合思路
一.对数据的输入 A、如何获取你的点云数据（使用什么设备，查找相应设备的介绍，设备的精度、稳定度、抗噪能力、数据的可视深度范围等，采用无标记点融合，或标记点融合；要考虑多帧数据之间的旋转角度）； B、如何将你的数据对象从环境中分割出来 （识别分割、手动分割CC），深度学习若能做分割，并且针对特定对象的效果还行的话，再结合PCL做多帧数据的融合，是一个创新点（前提是提高效率）； C、对数据的输入输出要掌握，一般程序都是一样的，复制粘贴即可 二、对数据的预处理（融合肯定至少两帧数据） A、数据是否有噪声：根据噪声的类别，选择合适的算法进行去除（直通滤波、条件滤波、统计滤波、双边滤波等等）； B、数据是否需要下采样：体素栅格滤波（参数的设置， 根据自己的目的，参考北航出的国内唯一一本PCL的书，同时兼顾PCL官网的更新内容）； B、精配准执行前的准备：是否建立空间拓扑关系（一般需要建立，加快计算速度）； C、是否需要剔除错误点对（一般需要剔除，提高融合精度 书以及官网都可查阅）； D、执行计算，并输出精配准融合点云对象，输出精配R和T，输出精配时间，并可视化（保存或可视化都行）。
2.4K20发布于 2019-07-30 - 来自专栏学习
【机器学习】---异构数据融合
本文将详细讨论异构数据融合的概念、常用的技术手段、挑战以及代码示例。 2. 异构数据融合的概念 异构数据是指数据在格式、维度、来源等方面存在差异。 在实际应用中，异构数据的融合不仅需要考虑数据间的相关性，还要处理其不一致性和噪声。这使得数据融合成为一个复杂且具有挑战性的任务。 3. 常用的异构数据融合技术 在处理异构数据时，常用的融合技术包括以下几类： 3.1 早期融合（Early Fusion） 早期融合是指在模型训练前，将来自不同模态或来源的数据直接进行融合，构建一个统一的输入特征向量 （Recursive Fusion） 递归融合是一种层次化的数据融合方法，特别适用于处理大规模复杂异构数据。 异构数据融合的挑战 虽然异构数据融合在理论上可以带来显著的性能提升，但在实际应用中依然面临着诸多挑战： 4.1 数据预处理与对齐 异构数据可能具有不同的时间和空间分布，因此在进行融合之前，需要进行数据对齐
82710编辑于 2024-10-01 - 来自专栏重庆的技术分享区
大数据与机器学习融合
更多的线性代数和可扩展计算 我最近与柏林工业大学的学生进行了两次非常有趣的讨论，我了解了机器学习社区和大数据社区之间的鸿沟有多大。 我认为这里的主要信息是机器学习者真的喜欢用矩阵和向量来思考，而不是那么多的数据库和查询语言。 我认为这个系统仍然有效的主要原因是在这里运行的工作大多是计算密集型的，没有太多的数据密集型。大多数情况下，系统用于运行大批量的模型比较，在基本上相同的数据集上测试许多不同的变体。 将其与典型的“大数据”设置进行对比，您可以在其中获得数TB的数据并运行相对简单的分析方法或在其上搜索。 这里的好消息是，今天最需要的可扩展计算并不复杂。 从大数据到复杂方法？ 就我看到的方式而言，迄今为止，大数据主要是由于需要以可扩展的方式处理大量数据，而这些方法通常非常简单（至少在机器学习研究中是这么简单）。
1.2K40发布于 2018-06-10 数据融合是什么？进行数据融合的4大关键环节！
但数据融合是为了给 AI 打基础，只有高质量的数据才能给模型更精确的数据输出。这篇文章就带你系统了解：数据融合是什么？常见的数据融合类型有哪些？实施中会遇到什么样的挑战？ 一、数据融合是什么数据融合（Data Fusion）是一种将来自不同来源、不同格式或不同结构的数据集成到一个统一的数据模型或数据集中的过程。 二、数据融合有哪些类型数据融合的目的是通过整合多样化的数据，提高数据的完整性、准确性和可用性，以支持更深入的分析、决策制定或应用开发。但数据融合并非单一模式，根据数据结构的特性，可以分为以下几类。 四、数据融合的方法面对上述挑战，需要采用科学有效的方法来实施数据融合。 3.数据挖掘和机器学习技术使用数据挖掘和机器学习算法进行数据融合，识别模式和关系，从而生成更高质量的融合数据。
54110编辑于 2025-09-09- 来自专栏IT技术精选文摘
大规模异构网络数据融合
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1K70发布于 2018-05-30 - 来自专栏灯塔大数据
深度|大数据助推媒体融合
在2016年5月在贵阳举办的媒体大数据创新高峰论坛上，第十二届全国人大常委、教科文卫委员会主任委员、清华大学新闻与传播学院院长柳斌杰受邀与众多媒体界大咖共同探讨大数据作为引擎给媒体跨界和融合带来的新的动力 现在，媒体融合不仅仅要在公路建设、平台开辟方面发力，大数据能够创造更加优质的内容，这才是大数据与媒体融合的关键。 传播行业多少年来都因技术而发生转折，这一规律在新闻媒体上尤为突显。 准确地说，数据媒体时代已经到来，根据目前的发展势头，预计今年年底数字媒体可以占比50%以上。 大数据技术是互联网数字化、云计算日益普及的条件下，融合发展的一个技术突破。 形象地说，大数据已经进入到互联网传播的内容层次上，大数据不是一般的技术，它已经能自己生产，它已经是内容的时代。 二、大数据改变了传播的思路。 以大数据为核心的媒体融合，关注的是内容生产。 从中央两年来所出台的系列媒体融合的政策，可见大数据背景下媒体融合问题摆在中央的议事日程和重要位置。 内容来源：大数据观察
837100发布于 2018-04-09 - 来自专栏数据处理与分析
【随便聊一聊】数据融合？
问题 在数据融合时，怎么做才能保留最大的那个面的信息？ 数据 ? ArcGIS方式 手动肯定是很简单就可以实现的，我就不做演示了。 我展示一下使用工具来实现这个融合面，并保留最大面积要素的属性怎么实现？ 工具方式 首先介绍一下处理的思路：在数据融合的之前，先按面积对要素进行排序，然后对要素进行统计即可！ 数据也ok ? FME方式 同样的功能，使用FME也能轻松实现，并且FME也可以使用多种方式来实现 首先看一下常规方式： ? 这种方式也是先使用排序，然后进行融合。 来看一看融合后的数据： ? 除了常规方式，还有列表方式： ? 这种方式，不再关注要素到达融合转换器的顺序，转而对列表进行排序，然后再来获取列表中的属性，同样能获取到正确的要素字段信息 ? 总结 要素的合并、融合，是数据处理中经常会遇到的问题。很多人对数据处理的技术了解的比较少，遇到类似的问题只能靠手动的去合并。
83720发布于 2020-12-31 - 来自专栏数据处理与分析
随便谈一谈：数据融合
恰好想起来前几天的数据交流群里有人问数据匹配的问题，今天就以此为例，来聊一聊数据之间的融合。 数据之前的关联 我认为，数据之间最美的关系就是关联！通过关联，可以实现多源数据的融合！ 弱关联 有上面那种可以直接用来进行关联的数据，就有一些需要经过些许处理才能进行融合的数据。比如我某天遇到的问题，它长这样： ? 像这种A-B和B-A类型的数据，你直接关联的话，是肯定关联不起来的！ 数据中的ID列，有些完全一样，另外有些内容虽然一致，但顺序稍有不同。 针对这样的数据，如果想要实现两张表的融合，除了使用模糊匹配，还有更好的技术方案可以选择。 （祭出FeatureMerger，融合数据）； 模板运行动图： ? 源数据及结果展示： Sheet1： ? Sheet2: ? 1与2融合后形成的Sheet： ? 融合后的数据，拥有了更多维度的属性！ 至此，融合完成，齐活！
1.5K30发布于 2020-04-24 什么是数据融合？怎么用数据支持决策？
我认识一些搞数据的朋友，天天都在说说“数据融合”。但数据融合到底是什么，他们也说不清楚。数据融合还真不是单纯地把数据合并在一起就完事了。 今天我们就来一起讨论为什么要进行数据如何，要怎么融合，数据融合的类型有哪些。一、什么是数据融合？ 数据清洗和标准化是融合前不可或缺的步骤。只有具备了这些条件，数据融合才能真正开始，并产生有意义的成果。二、数据融合有哪些类型？了解了基本概念后，我们来看看数据融合有哪些具体的实现方式。 根据数据处理的程度和阶段，主要可以分为以下三种类型。1.数据层融合（像素级融合）这是最基础的融合层次，直接在数据采集的原始阶段进行。做法：对未经处理或仅经过初步校准的原始数据进行合并。 简单来说，这三种类型可以理解为一条处理流水线：数据层融合处理“原材料”，特征层融合处理“半成品”，决策层融合则负责产出最终的“决策结果”。三、为什么要进行数据融合？
9010编辑于 2025-11-22- 来自专栏活动
数据融合：多模态图像融合技术在安全监控中的应用
在安全监控领域，数据融合是一项关键技术，它将来自不同传感器或数据源的信息进行整合和分析，以提高监控系统的效率和准确性。 多模态图像融合技术是数据融合的一种重要形式，它结合了不同类型的图像数据，如可见光图像、红外图像、雷达图像等，以获取更全面的监控信息。 多模态图像融合技术概述多模态图像融合技术旨在将来自多个传感器或数据源的图像信息整合在一起，以获得比单一模态图像更全面、更准确的监控结果。 数据采集和标注在不同条件下采集可见光图像和红外图像数据，并进行标注和预处理，以准备用于模型训练和评估。3. 模型训练和优化利用深度学习或传统机器学习算法，对采集到的多模态图像数据进行训练和优化，构建多模态图像融合模型。4.
1.4K10编辑于 2024-04-25 - 来自专栏医学数据库百科
基因融合检测数据库介绍
随着高通量测序的发展，我们可以利用二代测序的数据来鉴定出发生在不同疾病当中的融合基因，所以也就出现了很多来寻找融合基因的数据库。今天就来给大家介绍几个融合基因查询的数据库。 ? 那么庞大的测序量，只要是有新的共同量分析的方法，肯定有人用这个数据来进行分析的。这个TumorFusions数据库就是基于TCGA的数据来预测融合基因的数据库。 ? 数据结果的呈现，是以表格的形式呈现的，结果当中显示了在什么样本当中哪两个基因存在融合以及融合的位置。 ? 至于结果下载的话，这个数据库说直接在下载按钮当中下载结果即可。但是现在没有了下载按钮。。。 但是关于TCGA的数据的话，只是提供了一个具体的结果，并没有具体到什么样子存在什么融合，这样也没办法让我们自己来分析TCGA的融合基因事件和相关临床表型的关系。 ? 同时数据库结合了多种检测数据，基本上这个算是目前很全的关于融合基因检测的数据库了。数据库的检索方式也很简单，这个大家一看就懂。限于文章的篇幅，我们就不介绍了(主要是这个数据库的界面，看着乱。。。) ?
2K21发布于 2020-06-01 - 来自专栏数据科学实战
AKShare-指数数据-融合指数
本次更新财新数据的财新指数数据-融合指数，中国数字经济指数（Digital Economy Index，DEI）作为新经济系列指数（NEI）的子指数，利用网络大数据挖掘手段，度量了由信息技术革新驱动的数字经济的增长 更新接口 "index_fi_cx" # 财新中国-融合指数 融合指数 接口: index_fi_cx 目标地址: https://s.ccxe.com.cn/indices/dei 描述: 财新指数 -融合指数 限量: 该接口返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 融合指数 float64 - 变化值 float64 - 接口示例 import akshare as ak index_fi_cx_df = ak.index_fi_cx() print(index_fi_cx_df) 数据示例 日期 融合指数
59910编辑于 2022-03-15 - 来自专栏数据库
SQL：数据与运算的融合体
本公众号主要关注大数据中的非结构处理，但在实际应用中，通常也离不开结构化数据处理，只不过相对而言其工具和开发环境比较成熟了。 、图像、数据挖掘、空间数据等提供统一的访问方式，但一直忠诚地支持数据库系统，为数据与运算的融合体提供了优秀的编程方法。 本文就介绍一个利用SQL语言来实现数据库记录前后记录运算的方法。 假设有一张表 abc，其结构和数据如图所示，像每个城市每天的空气质量数值、每个学校每天的上课学生数等，都与这个表结构类似。 首先构建用下面的语句构建两个表a,b，注意这里增加了一个新的列表示数据的行号id，是按时间排序的。 欢迎选用本书做大数据相关的教材，有相关教学资源共享。
61980发布于 2018-01-22 - 来自专栏生信修炼手册
融合基因数据库大全
在进行融合基因的分析时，我们会想要知道哪些融合基因是别人已经发现并证实过的，对应的疾病等信息，借助已有的融合基因的数据库可以实现，常用的数据库有以下几个 1. 该数据库中的每个融合基因都是有文献支持的，会给出对应的pubmed编号。 2. TCGA tumor fusion TCGA数据库收录了很多肿瘤相关的测序数据和分析结果，通过PRADA这款软件对TCGA中肿瘤的RNA-seq数据进行分析, 过滤和整理，就得到了一个可行度较高的融合基因列表 /mindex.cdb 该数据库分成了3个子数据库，CHimerKB中包含的是来源于其他数据库，有文献证据支持的融合基因；ChimerPub是利用机器学习的算法从文章中检索预测的融合基因;ChimerSeq 是利用TCGA的RNA-seq数据，用软件预测到的融合基因，示意如下 ?
1.3K11发布于 2020-05-08 - 来自专栏医学数据库百科
融合基因功能预测数据库
点击蓝字 关注我们 昨天我们介绍的融合基因查询的数据库，可以查询发生基因融合的基因。由于发生了基因融合，所以就相当于形成了新的基因，对于这种基因的功能是什么，昨天的数据库没有介绍。 今天我们就来介绍用来查询融合基因功能的数据。 FusionGDB (https://ccsm.uth.edu/FusionGDB) ? 1 数据库分析流程 由于要分析融合基因的功能，所以第一步就是要选择分析哪些融合基因的功能。这里作者纳入了三个数据库当中和肿瘤相关的融合基因。 3 数据库使用 对于数据库的使用而言，比较简单，我们输入我们想要查看的和某一个基因有关的融合基因即可。例如我们这里输入: ABL1. ? 首先，我们能看到的是和这个基因有关的融合基因。 其中关于融合基因蛋白相互作用的预测是基于BIOGRID（v 3.4.260）数据的结果来的。 ? 关于融合基因药物和疾病相关的数据来自于DrugBank和DisGeNet。 ?
96921发布于 2020-06-01 什么是数据集成？和数据融合有什么区别？
在大数据圈子里，"数据集成"和"数据融合"这两个词出现的频率特别高。 这时候就需要数据融合了。数据融合是在数据集成的基础上，通过统一语义、关联分析、搭建模型这些手段，让不同来源的数据能协同发挥作用，产生1加1大于2的效果。 用机器学习模型融合100个数据源，听起来很厉害，但如果业务部门其实就想知道"下个月哪些商品可能会缺货"，那搞那么复杂的技术，反而会拖慢进度。三、数据集成和数据融合有什么区别？ 这就跟没打地基就想盖楼一样，没有数据集成打下的物理基础，数据融合根本没法落地。总结回到最初的问题：数据集成和数据融合的区别是什么？ 对企业来说：如果只做集成不做融合，数据不过是存放在仓库里的“死资产”；如果跳过集成直接融合，再先进的技术也无法落地。
27310编辑于 2025-08-01- 来自专栏软硬件融合
融合的系统，融合的计算
虚拟化为上层软件系统提供多种下层资源不同比例组合的运行平台； 上层软件系统和下层硬件/软件系统解耦，上层软件系统作为运行实体，可以创建/销毁、运行/挂起、复制、迁移等； 多系统隔离/共存：资源共享的同时，数据隔离 5 融合系统的特征 宏观的系统只有一个：通过算力网络，把分散在各地的云计算数据中心/算力中心、边缘算力中心，以及形形色色的终端计算设备，连成了一个超级巨大的系统。这个系统，我们称它为融合系统。 复杂融合的系统和芯片设计，需要“无的放矢”。 2) 全面而综合 不管是云计算数据中心系统，还是云网边端万物互联系统，亦或是云宇宙虚实融合系统，宏观的系统，只有“一个”。 需要从数据中心多层次挖潜，整体协同优化。优化的主要方向有： 工艺和封装：更先进的工艺、3D集成，以及Chiplet封装等。 数据中心：网络可维护性、高速网络、网络平台化等；基础设施：如绿色DC，液冷、PUE优化等；运营和管理：如超大规模DC运营管理，跨DC运营和管理调度等。
36510编辑于 2024-05-13 - 来自专栏云计算D1net
厂商备战大数据 技术融合成趋势
大量设备接入所产生的海量数据，将给包括服务器、存储以及网络等数据中心领域技术带来严峻的挑战。这将迫使数据中心相关技术做出创新、变革。 遍布各地的联网设备，把数据集中到单一数据中心不太现实，主数据中心与多个小型数据中心（mini data center）相互配合将成为趋势。 尽管数据量大，但并不是所有数据都一直保持活跃，有些数据访问时间往往只有几小时，由此催生了一个冷存储生态系统。 掘金大数据 数据库各显其能 大数据蕴含着不可估量的商业价值，但目前的分析方法或手段似乎难以发掘出其全部商机。改进或创新数据分析技术则已经成为一种商机。 ，例如，大数据。
59550发布于 2018-03-16 - 来自专栏日志易的专栏
干货贴｜基于日志易数据工厂实现数据治理融合
大部分企业在运维管理、客户营销、风险防控、安全防护、资源利用等领域都取得了局部进展，但是在提升核心竞争力、有效整合线上线下资源构建高效运维平台、完善客户图谱、实现精准营销、数据治理与融合利用等方面的问题逐渐凸显 1.jpg 数据工厂(DataFlow Manager)是日志易针对数据整合共享的核心需求，推出的新一代数据治理融合平台，通过图形可视化操作，简单拖拽即可实现数据的采集、流转、清洗、发布，大幅简化异构数据来源和目的的对接 2.jpg 日志易数据工厂——数据治理 源数据对接 日志易数据工厂可以对接业内所有主流数据源，包括Hadoop、Kafka、MongoDB、人行上报相关的HTTPS接口等数据存储介质，实现数据的无缝对接 7.jpg 日志易数据工厂——数据融合 数据存储 在做数据融合之前，如果用户自身并没有合适的数据存储介质，日志易自研的国内首个高可用性分布式数据搜索引擎Beaver，能够帮助用户存储海量繁杂的非结构化以及半结构化数据 通过数据采集、转换、调度、留存的准备，为接下来要做的数据治理与融合碰撞提供了基础。 8.jpg 机器学习——数据融合所需要的功能 日志易数据工厂对接了业内主流的机器学习算法。
85730发布于 2021-10-20
腾讯云开发者
