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跨学科融合视角下物联网人才能力培养路径
引言
物联网数据通常是高维的、多样化的，因此，数据的预处理和特征提取至关重要。通过跨学科的视角，结合机器学习与信号处理技术，能够在数据分析前期实现高效的数据清洗、去噪声、标准化等预处理操作。在特征提取阶段，运用统计学和信息论中的方法，能够提取出对分析目标最具影响力的特征，减少数据的冗余性和复杂度。通过优化数据预处理和特征提取过程，可以为后续的分析与建模奠定更加坚实的基础。
为了有效评估物联网技术创新能力的培养效果，必须建立一套科学的评估体系。评估指标可以从创新成果的数量、质量，以及项目实施的效果、效率等方
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