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大数据背景下的计算几何.pptx
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景
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几
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何
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1.
大数据语境下计算几何的定义
1.
计算几何在大数据处理中的应用
1.
大数据规模对计算几何算法的影响
1.
并行计算与分布式计算在计算几何中的作用
1.
几何深度学习在计算几何中的应用
1.
计算几何在海量点云处理中的挑战
1.
计算几何在大数据可视化中的应用
1.
计算几何算法的优化与创新
Contents Page
目录页
大数据
语
境下
计
算几何的定
义
大
大
数
数
据
据
背
背
景
景
下
下
的
的
计
计
算
算
几
几
何
何
大数据语境下计算几何的定义
计算几何的大数据处理方法：
1. 海量数据并行计算算法，如MapReduce、Spark
等
2. 分布式存储和处理技术，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、分布式内存存储（Spark
RDD）
3. 数据流计算技术，如Apache Flink、Apache Storm
计算几何的大数据应用：
1. 地理空间数据的处理和分析，如地理信息系统（GIS）、定位服务
2. 社交网络数据的分析和挖掘，如社交网络图分析、推荐系统
3. 计算机视觉和图像处理，如目标检测、图像分割、图像检索
大数据语境下计算几何的定义
1. 高维数据的降维和可视化技术，如主成分分析（PCA）、t分布随机邻域嵌入（t-
SNE）
2. 大规模几何模型的构建和求解技术，如凸优化、线性规划
3. 基于大数据的计算几何模型验证和评估技术
计算几何的大数据安全：
1. 大规模空间数据的隐私保护技术，如差分隐私、同态加密
2. 几何算法的抗攻击性分析和加固技术，如扰动算法、鲁棒性算法
3. 大数据环境下的版权保护和知识产权保护技术
计算几何的大数据建模：
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