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基于CarbonData的电信时空大数据探索

摘要:作为IOT最底层的无线通信网络生成大量与位置相关的数据,用于无线通信网络规划和优化,帮助电信运营商建设更好体验的精品网络,构建万物互联的信息社会。 本文分享自华为云社区《基于CarbonData的电信时空大数据探索》,作者: 张军、龚云骏 。 1使用场景 随着万物互联的时代到来,以及智慧终端普及,现实世界超过80%的数据与地理位置相关,比如日常使用的社交、支付、出行相关APP。作为IOT最底层的无线通信网络也会生成大量与位置相关的数据,用于无线通信网络规划和优化,帮助电信运营商建设更好体验的精品网络,构建万物互联的信息社会。 为表征无线网络相关指标在地理空间的分布情况,将地表按50*50米正方形网格进行切分,并按照网格累加统计指标,数据可以按时间(hour/day)、行政区(region ID)、无线小区(cell ID)、网格(网格中心经纬度坐标)进行管理。表结构如下: 比如,需要分析某CBD无线通信网络信号覆盖情况,使用CBD的边界作为查询条件,返回网格和业务KPI,对返回的网格经纬度和KPI进行可视化渲染,得到如下效果。 某CBD通信网络覆盖情况 2 技术挑战 查询性能:以...

破解数据匮乏现状:纵向联邦学习场景下的逻辑回归(LR)

摘要:主要介绍了华为云可信智能计算服务(TICS)采用的纵向联邦逻辑回归(LR)方案。 本文分享自华为云社区《纵向联邦学习场景下的逻辑回归(LR)》,作者: 汽水要加冰。 海量训练数据是人工智能技术在各个领域成功应用的重要条件。例如,计算机视觉和商务经融推荐系统中的 AI 算法都依靠大规模标记良好的数据才能获得较好的推理效果。然而在医疗、银行以及一些政务领域中,行业内对数据隐私的保护越来越强,造成可用数据严重匮乏的现状。针对上述问题,华为云可信智能计算服务( TICS)专为打破银行、政企等行业的数据壁垒,实现数据安全共享,设计了多方联邦学习方案。 一、什么是逻辑回归? 回归是描述自变量和因变量之间相互依赖关系的统计分析方法。线性回归作为一种常见的回归方法,常用作线性模型(或线性关系)的拟合。 逻辑回归(logistic regression)虽然也称为回归,却不是一种模型拟合方法,而是一种简单的“二分类”算法。具有实现简单,算法高效等诸多优点。 1.1 线性回归(linear regression) 图1.1、1.2分别表示二维和三维线性回归模型,图1.1的拟合直接(蓝线)可表示为 y...

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