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数据挖掘的起源与发展
时间：2024/12/13

数据挖掘的起源可以追溯到20世纪80年代末至90年代初，当时，随着数据库技术的飞速发展和数据量的急剧增长，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了一个亟待解决的问题。早期的数据挖掘技术主要基于统计学原理，如回归分析、聚类分析等，这些技术为后来的数据科学奠定了坚实的理论基础。据统计，1995年，全球数据库中的数据量已达到惊人的10^12字节，这标志着大数据时代的到来，也为数据挖掘技术的兴起提供了肥沃的

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数据挖掘聚类算法研究
时间：2024/12/13

聚类算法是一种无监督学习方法，旨在将数据集划分为若干组或簇，使得同一簇内的数据点彼此相似，而不同簇间的数据点差异较大。这种划分有助于我们发现数据中的自然群组，为后续的决策分析提供有力支持。据统计，在市场营销领域，通过聚类分析，企(qǐ)业(yè)能(néng)够(gòu)更(gèng)精(jīng)准(zhǔn)地(de)定(dìng)位(wèi)目(mù)标(biāo)客(kè)户(hù)群(q

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物联网数据挖掘技术应用
时间：2024/12/12

物联网数据挖掘是从物联网设备生成的海量数据中提取有价值信息和知识的过程，以支持决策和优化操作。物联网设备生成的数据量巨大且多样化，包括传感器数据、设备日志、用户行为数据等。据估计，到2024年，全球物联网连接设备数量将达到251亿台，产生的数据量将呈指数级增长。🔒数据挖掘技术，如机器学习、统计分析和数据可视化等，能够处理和分析这些数据，用于预测维护、优化资源分配、提升用户体验和支持新业务模

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仅需几小时就能精准识别，检测癌症分子“指纹”可改进早期诊断
时间：2024/12/12

《分子细胞》杂志11日发布了一项研究，指出不同类型的癌症拥有独特的分子“指纹”，这些特征可以在疾病早期被检测到。这项由巴塞罗那基因组调控中心进行的研究发现，利用小型便携式扫描仪只需几个小时，就能以极高的精度获取这些“指纹”，为开发新的非侵入性诊断测试铺平了道路。这种测试能够比现有方法更快、更早地识别出各种类型的癌症。“表观转录组指纹”的艺术概念图。图片来源：巴塞罗那基因组调控中心该研究聚焦于核糖体

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解密大脑的人
时间：2024/12/12

【编者按】在上海市科学技术委员会资助（项目编号：22DZ2304300）下，对获得国家及上海市科技奖励的获奖成果进行科普化报道。本文围绕2020年度上海市自然科学奖一等奖项目“视觉信息处理与行为发生的神经机制”展开，该项目由中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心杜久林、穆宇、李莹、姚园园、张白冰完成。中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心研究员杜久林。没有人是一座孤岛。细胞，也是如此

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谷歌推出AI智能体，可浏览购物网站并代表用户采取行动
时间：2024/12/12

当地时间12月11日，谷歌发布最新大模型Gemini 2.0，推出AI智能体Mariner，可浏览电子表格、购物网站等，然后代表用户采取行动。Gemini 2.0系列模型中的第一个模型是Gemini 2.0 Flash实验版，支持多模态输入和输出，例如可以直接生成图像与文本混合的内容，以及多语言文本转语音（TTS）音频。它还可以原生调用谷歌搜索、代码执行以及第三方用户定义的函数等工具。谷歌CEO桑

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镰状细胞病碱基编辑疗法数据公布，仍需随访验证安全有效
时间：2024/12/12

·投资银行William Blair的分析师团队表示，他们相信BEAM-101有望作为镰状细胞的下一代基因疗法在市场上占据一席之地。考虑到早期进入该市场的公司所树立的监管先例，William Blair预计Beam需要对目前参加I/II期试验的35名患者进行大约15个月的跟踪，然后才能开始监管讨论。当地时间2024年12月7日，碱基编辑明星公司Beam Therapeutics（BEAM.US）在

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南华大学从“独居石”中成功提取“肿瘤克星”高纯医用核素
时间：2024/12/12

南华大学新闻中心11日披露，该校核科学技术学院韦悦周教授团队在高效分离提取医用同位素方面取得突破，成功从我国蕴藏丰富的稀土矿物“独居石”中，分离得到可用于治疗恶性肿瘤的高纯医用同位素铅-212及铋-212。相关成果近期在线发表于化工领域国际知名学术期刊《化学工程杂志》。南华大学新闻中心介绍，铅-212及铋-212属于目前应用前景广阔的医用阿尔法（α）放射性核素，可用于多种恶性肿瘤的α核素靶向治疗。

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今日科普|机器学习数据分析技术
时间：2024/12/11

机器学习，作为人工智能的一个分支，通过算法使计算机系统能够从数据中自动学习并改进其性能，无需进行明确的编程。据Gartner统计，到2024年，全球将有超过75%的企业至少采用一种机器学习技术。这一技术通过训练模型来识别数据中的模式、趋势和关联，从而在预测分析、异常检测、个性化推荐等领域展现🔰全站

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今日科普|数据挖掘算法解析
时间：2024/12/11

数据挖掘算法，简而言之，是从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这些算法大致可以分为几大类：分类算法（如支持向量机SVM，准确率可达90%以上）、聚类算法（如K-means，广泛应用于市场细分）、关联规则挖掘（如Apriori算法，发现商品间的购买关联）、以及预测算法（如时间序列分析，用于股票价格预测）。以分类算法为例，根

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