摘要
本发明公开了一种动态业务数据更新与查询的方法及系统,具体涉及信息处理技术领域,包括S1:实时数据采集与预处理;S2:动态数据更新;S3:智能查询优化;S4:结果反馈与可视化;S5:异常检测与自修复。本发明显著提升了海量异构数据的实时处理能力与查询效率,分布式传感器网络结合轻量级加密与差分隐私机制实现了多源数据的本地化清洗与特征提取,有效降低中心服务器负载并规避敏感信息泄漏风险;增量式同步机制依托消息队列与哈希链日志技术,确保高并发场景下数据更新的原子性与可追溯性,结合动态生成的时空多维度索引与自适应权重分配算法,系统能够智能解析查询语义并优化路径选择,大幅缩短复杂查询的响应时间。
技术关键词
动态业务数据
分布式传感器网络
版本控制技术
深度学习模型
实时数据采集
日志技术
异构业务
时序卷积神经网络
集成消息队列
中心服务器
消息队列中间件
支持用户自定义
海量异构数据
差分隐私机制
交互式可视化
差分隐私技术
语义特征
动态更新
支持跨平台
高并发场景
系统为您推荐了相关专利信息
手机识别方法
canny算子
深度学习模型
视频
颜色直方图
健康管理信息
推荐方法
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深度学习模型
智能健康管理
病床
监测需求
支持向量机算法
医院病房
设备状态数据
多模态数据融合
医学影像信息
数据分析方法
深度学习模型
多头注意力机制