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uci数据集权威发布_uci数据集下载(2024年11月精准访谈)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

uci数据集

论文数据查找指南：7个实用网站推荐写论文时，找到合适的数据集真的是让人头疼。别担心，我来给大家分享一些超实用的论文数据查找网站，绝对让你事半功倍！ UCI机器学习库 𐟓š 首先推荐的是UCI机器学习库，这个网站目前维护了436个经典的机器学习和数据挖掘数据集。无论你是做分类、聚类还是回归，这里都有大量的数据集供你选择。国家数据 𐟌 如果你需要中国的经济民生数据，国家数据网绝对是个宝藏。它涵盖了月度、季度、年度的各种数据，非常全面。 CEIC 𐟌 CEIC的数据覆盖范围非常广，涵盖了超过195个国家的400多万个时间序列数据。你可以精确查找GDP、CPI、进口、出口、外资直接投资、零售、销售以及国际利率等深度数据。万得 𐟓ˆ 万得被称为中国的Bloomberg，在金融业有着全面的数据覆盖。金融数据的更新速度非常快，深受国内商业分析者和投资人的喜爱。搜数网 𐟓Š 搜数网已经加载了7,874本统计资料，涵盖了1,761,009张统计表格和364,580,479个统计数据。这里汇集了中国资讯行自92年以来收集的44个行业所有统计和调查数据。中国统计信息网 𐟓– 这是国家统计局的官方网站，汇集了全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息。你可以找到统计公报、统计年鉴、阶段发展数据、统计分析、经济新闻以及主要统计指标排行等。亚马逊科学云数据平台 𐟌寸亚马逊的跨科学云数据平台提供免费且开源的数据库，涵盖化学、生物、经济等多个领域的数据集。真的是一个非常丰富的资源库。 figshare 𐟓䊦œ€后推荐的是figshare，这是一个研究成果共享平台，向全世界开放免费的研究成果及科学数据。无论你是找论文数据还是其他科研数据，这里都是一个不错的选择。希望这些网站能帮到你，让你的论文写作更加顺利！如果你有其他好用的数据查找网站，欢迎在评论区分享哦！

UCI：加州大学尔湾分校的魅力与实力 𐟏력Š 州大学尔湾分校（University of California, Irvine），简称UCI，是一所位于美国加州尔湾的公立研究型大学，成立于1965年，隶属于加州大学系统。以下是关于UCI的一些关键信息：学术声誉 𐟌Ÿ UCI以其卓越的学术实力和教育质量而闻名，被誉为“公立常春藤”之一。在2023年U.S.News美国最佳大学排名中位列第34名。学科专业 𐟓š UCI提供87个本科学位课程以及59个硕士学位课程，涵盖医药学、护理学、经济学、法律、商学、工程学、人文科学、化学、生命科学、物理学、数学、计算机科学等多个领域。研究实力 𐟔슕CI在研究领域表现卓越，尤其在物理和化学领域获得多个诺贝尔奖，拥有强大的研究中心和实验室。地理位置 𐟌 UCI位于南加州尔湾市，被誉为“全美最安全城市”、“世界宜居城市之王”、“南加州硅谷”，拥有良好的地理位置和气候，且靠近海滩和山脉。校园设施 𐟏›️ UCI拥有现代化的校园设施，包括6座图书馆和多个功能中心，如学术指导中心、写作中心、实验室等。学生生活 𐟎芕CI有着活跃的校园文化和丰富的学生生活，提供多样的学生组织、俱乐部和社交活动。 UCI数据集 𐟓ˆ UCI还以其机器学习库而闻名，该库提供了664个数据集，用于机器学习社区的数据科学项目。综上所述，UCI是一所学术声誉高、研究实力强、地理位置优越的公立研究型大学，为学生提供了丰富的学术和研究机会。

论文数据查找指南：轻松搞定数据收集 𐟓Š 嘿，亲爱的同学们！写论文的时候，数据查找是不是让你头疼？别担心，我来给你支几招，帮你轻松搞定数据收集！学术数据库：论文数据的第一站 𐟎“ 首先，学术数据库绝对是找数据的宝藏地！像Google学术、Scopus、IEEE Xplore、ScienceDirect这些网站，简直是学术界的谷歌。它们不仅有各种学术期刊，还有会议论文和学位论文，里面常常包含你想要的数据和统计信息。记得多关键词搜索，数据就在其中！政府机构和研究机构网站：官方数据最靠谱 𐟏›️ 很多政府机构和研究机构的官网也是数据的好来源。比如国家统计局、世界银行、国际货币基金组织，这些地方提供的经济数据、社会数据、人口统计以及行业研究，都是非常权威和可靠的。统计数据库：专业数据一网打尽 𐟓Š 如果你需要更专业的数据，可以去一些专门的统计数据库，比如统计之都、Data.gov、UN Data。这些数据库提供各种国内外的统计数据和数据集，你可以按领域或主题进行检索，非常方便。非营利组织和研究机构报告：深入分析 𐟓ˆ 还有一些非营利组织和研究机构发布的报告，比如世界经济论坛、皮尤研究中心、麦肯锡全球研究所。这些报告不仅包含大量的数据，还有深入的分析，对你的论文写作非常有帮助。数据共享平台：公开数据任你挑 𐟍 最后，别忘了数据共享平台，比如Kaggle、UCIMachine Learning Repository。这些平台提供了公开可用的数据集，涵盖各种领域和研究主题，绝对能找到你需要的那一份。希望这些小技巧能帮到你，让你的论文数据查找之旅更加顺利！如果有更多问题，欢迎随时来问我哦！𐟓退

面向工业大数据的时间序列迁移预测方法近年来，在新一轮工业革命的浪潮中，互联网扮演着不可或缺的重要角色。德美等发达国家作为全球制造业的龙头国家，相继提出了“工业4.0”和“工业互联网”，并依据自身优势加快制定“再工业化”的战略，旨在推进信息技术和制造技术的深度融合。在此大背景之下，我国也充分发挥互联网优势，促进工业产业由传统制造业不断向数字化、网络化和智能化方向发展。因此，对于此过程中产生海量数据（即工业大数据）的有效利用便成为了加速实现工业产业智能化的关键。与独立离散的互联网大数据不同，工业大数据大部分来源于工业生产过程中的信息管理系统、制造生产过程中使用到的工业设备等。不仅具有体量大、结构复杂、时空特点鲜明以及不平衡等特点，并且数据之间高度相关，若单纯依靠人工操作，则无法满足当前日益增长的复杂协同化管理的需求。因此，如何挖掘工业大数据中的状态信息，探索并合理利用其内部规律，实现对于过程的检测、优化、智能调控和协同管理等。已经成为我国工业体系迫在眉睫的任务和需求，也成为国内外广大学者不断进行深入研究的重点热门内容。随着“工业4.0”时代的到来，工业大数据分析成为制造企业运维管理、电力资源管理等领域的关键技术之一。作为工业大数据的典型形态，时间序列在各类工业应用场景中主要以两种形式存在：间歇性时间序列和周期性时间序列。前者强调数据呈间歇性和块状分布，后者强调数据演化具有明显的周期性和规律性。对各类时间序列的有效预测已成为工业大数据分析的核心任务。目前，机器学习技术已被成功应用于时间序列预测问题，但在实际应用中，受传感器测量误差、人工操作失误等因素影响，易导致数据质量较差或某些场景数据量不足，进而影响机器学习建模效果。为解决上述问题，本文拟引入迁移学习技术，利用相关但不相同的辅助序列数据提高目标序列的预测效果。具体而言，本文以时间序列内在演化信息的提取和表示为切入点，分别针对间歇性序列和周期性序列这两类序列的分布特性，构建序列演化信息的传递通道，建立时间序列迁移预测模型。主要研究内容包括：间歇性时间序列中“0”元素较多、且有效数值呈间歇性和块状分布，导致序列演化规律难以直接提取和传递。为解决该问题，本文提出了一种间歇性时间序列的可预测性评估及联合预测方法。首先提出了一种新的间歇相似度指标，通过统计两条序列中“0”元素出现的频次和位置。并结合最大信息系数和平均需求间隔等度量指标，有效评估了序列的趋势信息和波动规律，实现对间歇性序列可预测性的量化。其次，基于该指标，构建了一个间歇相似度层次聚类方法，自适应筛选相似性高、可预测性强的序列，剔除极度稀疏、无法预测的序列。并分别构建了多输出支持向量机(M-SVR)和多任务学习模型，前者充分利用多个任务之间的输出端结构化信息进行建模。后者则首先通过张量重构的方法降低可预测类序列中随机需求的峰值点，然后构建多任务学习回归模型，实现联合预测。最后，分别在两个公开数据集（UCI礼品零售数据和华为电脑配件数据）和某大型车辆制造企业实际配件售后数据进行实验验证。结果表明，与现有多个典型时间序列预测方法相比，本文方法可有效挖掘各类间歇性序列的可预测性，实现多个任务之间结构化信息迁移，提高在数据量不足时的间歇性序列预测精度。现有时间序列预测方法往往因数据质量问题无法对序列演化的周期规律进行有效建模，尤其难以准确预测峰值处的序列走势，造成整体预测效果理想、但关键位置预测效果不佳的现象。为解决此问题，本文提出了一种鲁棒周期性信息融合的时间序列域对抗迁移预测模型。该模型采用域对抗神经网络(DANN)为基础迁移算法形式，其中特征提取器采用长短时记忆网络(LSTM)，用以提取源域和目标域序列之间的公共时序特征。将全连接层的输出使用LSTM构建回归预测器。此外，为缩小源域序列和目标域序列在数据分布和形状波动上的差异，构建序列峰值不规则形状损失项、预测滞后损失项。作为正则项加入整体损失函数，进行对抗训练，实现序列周期性波动趋势信息的迁移，提高模型的预测精度和鲁棒性。最后将该方法在欧洲交易所的电价数据集上进行实验验证，发现利用北欧、中欧和中伏尔加地区的电价序列数据，可有效提高数据质量不高的西伯利亚和南欧地区的电价走势，在整体预测效果和峰值处的预测精度均有显著提升。

大数据环境下个人信用智能评估框架构建及实证分析数据采集是个人信用智能评估的基础环节。大数据环境下的个人信用数据海量增长，如何根据具体的个人信用评估问题采集符合研究要求的数据是进行个人信用智能评估的基础。大多数平台会对个人借贷行业的信息进行公示，例如中国人民银行、国家统计局官网、建设银行官网等。但是此类平台披露的个人借贷信息是全平台或者全行业的借贷情况，不包含客户的借贷信息，因此这类数据只适用于宏观描述，而无法用于个人信用评估实证研究阶段。银行、网络借贷平台等借贷机构在进行客户贷前审批时都会采集可以判断客户预期还款能力的基本信息，例如：性别、职业、收入、房产等。同时借贷机构对成功申请贷款客户的还款情况会进行记录，这两类数据存储于借贷机构的核心交易数据库中。但是借贷机构为了保护客户隐私，不会轻易将此类数据对外公布，这就导致一手个人借贷数据十分难以获取。少数和借贷机构达成合作的研究团队可以得到部分数据，但是数据量有限，且抽取的样本能否代表整体客户水平有待考证。借贷数据难获取的问题普遍存在。基于此，国内外部分开源信息网站，例如：Kaggle、lendingclub、UCI(MachineLearningRepository)等，都会提供大量个人借贷数据供研究者使用。此类数据包含众多指标且数据量丰富，符合大数据环境下高维度、体量大的数据要求，研究者可以根据研究需求进行选择。因此大量学者都通过此渠道获取个人借贷数据，进行个人信用评估研究。进行数据准备的主要目的是提高数据质量，为评估方法的执行提供良好的数据支撑。进行数据准备需要从数据预处理、标准化处理和不平衡处理三方面着手。进行数据预处理时，分析数据的缺失值、异常值、离群值，对不符合要求的数据采用样本优化的方法进行清洗。对量纲不同的指标进行归一化处理，从而得到标准化数据。大部分个人信用数据都包含较多的守约客户和较少的违约客户，这种守约客户远远多于违约客户的样本就是不均衡样本，直接进行评估将得到虚高的预测准确率，因此需要进行不平衡数据处理。近年来，银行借贷客户信用违约问题日渐显著。为减少个人信用违约、提高借贷机构的借贷效率，针对大数据环境下的银行借贷客户信用数据集进行信用智能评估，具有重要的研究价值和实际意义。对银行借贷客户的信用智能评估问题进行界定，是进行实证分析的基础。确定信用评估的主体是通过银行进行个人借贷活动的客户，评估的目的是根据大数据环境下个人信用智能评估PDEMM框架，进行基于银行借贷数据集的个人信用智能评估。通过执行不同的评估方法，判断哪种方法能更好的预测银行借贷客户的信用水平。通过现有的信用评估技术、设置科学化的评估流程、采用系统的评估方法，进行银行借贷客户的信用智能评估具有现实可行性。网络借贷以其贷款门槛低、审批快、周期灵活等优势，逐渐发展成为了主流的个人借贷模式，成为了现有银行借贷体系的有益补充。其交易规模逐渐扩大、影响范围也日趋广泛，但是随之产生的信用违约问题也日渐显著。因此，针对大数据环境下的网络借贷客户信用数据集，进行客户信用智能评估，具有重要的研究价值和研究意义。对网络借贷客户的信用智能评估问题进行界定是进行实证研究的基础。确定信用评估的主体是通过网络借贷平台进行个人借贷活动的客户，评估的目的是根据PDEMM框架进行基于网络借贷客户的个人信用智能评估。选用不同的评估方法，判断哪种方法能更好的预测网络借贷客户的信用水平。而现有的信用评估技术已经十分成熟，通过科学化的评估流程进行网络借贷客户的信用评估具有现实可行性。通过实证分析表明，此框架适用于不同借贷机构的客户信用评估，将此框架应用于大数据环境下银行借贷、网络借贷等市场的客户信用评估活动中，具有较强的可行性及普适性，能够在较大范围内得到推广和应用。既能规范个人信用评估过程、又能降低借贷机构信用管理风险，有利于健全普惠金融体系、增强信用风险管理、稳定社会信用秩序、促进社会经济健康发展。

W同学转学成功，斩获加州欧文分校录取！ 𐟎“ W同学（本科转学） 𐟏력𝕥–专业：电影与媒体研究 𐟏렩™⦠ᨃŒ景：美本，GPA3.5+ 𐟏† 标化成绩：多邻国 130 加利福尼亚大学欧文分校（UCI），成立于1965年，是加利福尼亚大学系统的一部分，被誉为“公立常春藤”。作为世界著名的公立研究型大学，UCI在美国大学协会、环太平洋大学联盟、国际公立大学论坛中均占有一席之地。 UCI在全美最优秀的100所建校历史不足50年的学校中排名第一，世界第五。尽管历史较短，但其教学实力和友好氛围却毫不逊色。UCI的发展势头非常强劲，在UC系列中仅次于伯克利和UCLA，被评为全美十大公立大学之一。 UCI周边聚集了众多著名的科技公司，包括博通、高通、SpaceX、西部数据、洛克希德马丁公司、暴雪娱乐、科胜讯公司、Google和华特迪士尼公司等，为学生提供了丰富的实习机会。 UCI的犯罪学专业在全美排名Top3，而计算机学院则涵盖计算机科学、软件工程、人机交互等专业。此外，UCI在工程、化学、地球科学、生物学、数学等领域也是佼佼者。