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本届BEYOND博览会线下参展企业超过600家，是第一届的两倍。 除了澳门本地相关的企业，还能看到来自全国各地甚至海外的跨国企业参展。 比如在深圳自动驾驶智能研究中心企业展示专区，由研究中心招募的20个自动驾驶与电动车产业链相关企业在专区集中展示。
大数据交互式查询技术基于HBase、Hive、MongoDB等NoSQL类型的数据存储，构建相应的数据索引，使得基于历史数据的交互式查询通常的时间跨度为数十秒到数分钟，能够支持PB级日志数据的秒级检索，是实现网络安全与情报交互式分析的关键技术之一。 与非交互式数据处理相比，交互式数据处理灵活、直观、便于控制。 Hadoop和Apache Spark是典型的可用于大数据批量处理的架构。 Hadoop由HDFS分布式文件系统负责静态数据的存储，并通过MapReduce将计算逻辑分配到各数据节点进行数据计算和价值发现。 也有许多学者采用MapReduce对网络流量数据进行处理，实现对僵尸网络的检测[10–12]。 Apache Spark是运行在分布式计算集群上的大规模数据处理的快速和通用引擎，是一个新兴的大数据处理引擎。
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[4]经过数据分析后，勇士队管理层认为目前球队的打法不合理。 几十年来，灌篮是篮球的招牌投法，球员猛然一跃，直升篮边，灌球入篮，精彩刺激，但却只得两分。 赛事报告的蕞大的核心优势–全方面的赛事资讯实时更新迭代；其中包括比赛双方的赛前背景、球队内部情况、人员伤停、战意态度等，获取比赛的蕞新资讯，成为信息差的优势方，才能占据先机，快人一步。
系统能够追踪每一名球员的每一个动作、每一次传球、每一次投篮、每一次触球，每支球队的总经理都表示，事实上他们所使用的这套数据系统提供的数据，比重尚无法占到该系统所提供数据总量的10%。 不过他们均对一个观点表示认可，这套系统将是高端篮球数据分析的未来。 因此，我们需要哪种类型的数据，才能更加准确地预测哪些球员最有把握命中最关键的制胜球？ 目前，现有的球员分析方式包括观看录像、使用几何学、三角学以及微积分学，从而根据球员的身高决定球员应该以何种角度投出完美的制胜一击。
该类方法针对海量且不断产生的主机日志、防火墙日志、入侵告警等安全告警数据，应用大数据处理技术，过滤与系统无关的虚假安全事件和冗余安全事件，通过事件之间存在的相似关系、因果关系等对事件进行聚合处理，获得更精简准确的安全报警。 例如，通过报警记录之间的属性（源IP、目的IP、源端口、目的端口、协议类型、时间等）相似性度量，对安全事件进行分类合并，实现报警信息的精简[30]。 早在1995年Bechker等[22]就提出对网络流量状况进行可视化。 网络安全与情报分析强调以人作为安全分析主体和需求主体，将人的认知能力应用到安全分析过程中[15]。 例如，网络安全人员在分析已发生的网络安全问题时，通常先分析网络整体运行状态定位异常时刻，再根据异常时刻聚焦网络主体，观察主体特定特征向量的时序特征。 针对复杂的网络安全事件，往往还需要根据发现的异常主体，寻找和跟踪时序变化相似的主体等[16]。
之前写了不少财经类文章，在各大财经网站头条短暂飘过，怒砍百万流量，个人观点和内容还登上过南华早报、路透社等海外媒体。 除了硅谷，来自澳大利亚的Catapult科技公司正在通过自己的智能硬件设备改变球场上的战术实施，Catapult的可穿戴设备记录球员的移动、速度、身体状况等数据，帮助教练员更好地分配场上球员，部署战术。 而从球队表现来看，ORtg (Offensitve Rating, 进攻评分)与DRtg (Defensive Rating,防守评分)显示，奇才队从2003由Eddie Jordan执教后，利用出色的进攻打出一波1970年代后期之后未曾看见的佳绩。 虽然之后陷入低谷，但新教练的到来促使球队风格逐渐由进攻转为防守，并在最近的赛季表现都不错，过去五个赛季中有三次进入分区半决赛。 早在NBA三分狂潮掀起之前，莫雷团队就通过分析球场上个点位投篮的得分效率数据，得到一个答案——三分球的有效性比长两分更好。
借用查看球队信息用例来说明层之间的调用，每一层之间都是由上一层依赖了一个接口（需接口），而下层实现了这个接口（供接口）。 TeamBLService 提供了 Team 界面所需要的所有业务逻辑功能。 TeamDataService 提供了对持久化数据的查看功能。 2008年，哈佛毕业生维图斯被火箭队聘请，自此开始展现出自己在数据分析方面的才华，他的第一个职位是篮球运营实习生，一年后升为篮球运营分析师，接着成为篮球运营高级分析师，现在成为篮球运营副总裁。 即便如此，20支先锋球队在13年到16年每赛季多赢的8场球是无法忽略的，这几乎是分区头名和第八名之间的差距，决定了一支球队到底是打到6月还是早早回家钓鱼。
比如展示层和业务逻辑层之间，我们添加 businesslogicservice.Matchblservice.MatchBLService 接口。 业务逻辑层和数据层之间添加 dataservice.Matchdataservice.MatchDataService 接口。 MatchPO 是作为比赛记录的持久化对象被添加到设计模型中去的。
随着网络规模的日益扩大，网络安全事件呈指数级增长，安全事件相互之间存在错综复杂的关系。 例如，有些安全事件由同一个攻击行为产生，有些存在因果关系，还有的安全事件是由一系列的攻击行为组成的复杂攻击。 网络安全事件关联分析技术需要将各种复杂的网络安全事件进行充分关联，找出它们之间的关系，去掉冗余后给出完整的事件描述，以及时发现网络攻击者的入侵行为。 本平台可将前述信息在本平台及本平台关联方平台上使用，可再次编辑后使用，也可以由本平台授权给合作方使用。 人工智能能够在接触、识别、反馈数据模型的过程中完成自我学习。