大数据环境下国家生物安全情报工作体系构建_王秉

企业创新的过程是多输入、多产出的复杂过程,为准确掌握企业在创新过程中的具体情况,基于创新价值链视角构建我国大数据企业技术创新效率评级体系。以大数据板块境内79家上市公司为研究对象,将企业创新过程划分为技术开发、物料转化、效益产出三个阶段,通过数据包络分析模型测算各阶段创新效率,运用Tobit模型分析影响因素。研究结果表明:我国大数据企业创新效率存在阶段性差异,与效益产出阶段相比,技术开发、物料转化阶段的效率较低；大数据行业的技术研发没有以市场为导向,技术开发制约着整体效率的提升；企业需要根据自身特点合理配置资源,避免投入冗余,以提高创新效率。

2021-06-21
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大数据时代下金融营销宣传行为监管政策研究_杨佳

"金融营销宣传行为"属于狭义金融广告的范畴,除了具备一般金融广告的特征外,大数据下的金融营销宣传行为还具有受众明确,针对性强；信息分散,隐蔽性强；载体多样,内容丰富；违法成本低,涉及金额大等新特征。近年来,我国金融营销行为监管取得了一定的进展,但仍存在金融营销宣传行为难以有效监测、时效性强、取证难度大、无统一评判标准、缺乏高效的协同处理机制等突出问题。想要健康有序地推动金融营销宣传活动,需要监管者、服务提供方、消费者的共同努力,本文对金融营销宣传行为监管政策进行了系统梳理,提出大数据时代下的金融营销宣传行为监管思路。

2021-06-21
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大数据时代高校图书馆智慧服务5W模式构建_宋甲丽

文章对大数据时代图书馆智慧服务特征以及智慧服务的4个层次进行分析,总结归纳出以资源建设为核心,以新技术应用为导向,以用户需求为中心,以空间再造为趋向的图书馆智慧服务5W模式。从资源建设、服务创新、技术应用、馆员提升、用户交互等方面,为图书馆智慧化服务的发展和创新提出建议。

2021-06-21
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基于云安全与深度学习的区域大数据分析方法研究_杨睿

准确分析区域经济的各项大数据,具有重要的研究价值。为此,文中使用深度学习与云安全技术建立了区域大数据分析系统。为保证各类经济数据共享的安全性,该系统针对常见终端的智能网络,采用区块链技术架构了包括局部区块链、终端服务器与本地储存的数据传输网络。为实现对各类经济大数据进行精准、有效的分析,系统使用循环卷积神经网络结合日内方向运动分析手段,建立了包含输入层、卷积层、递归层与输出层的SI-RCNN网络,可以准确识别出大规模数据中的各种特征。使用该系统对某地区一段时间的水消耗大数据进行实验测试,测试分析结果表明,系统对数据的分析精度最高可达99.8%,具有良好的应用前景。

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大数据时代因果关系的重构及认识论价值_张晓兰

大数据时代最重要的认识变革就是由探究事物的因果关系转向关注相关关系。实际上,相关关系的挑战早在"休谟问题"和"量子理论"就已经开始,但它们并非要彻底否定因果关系,而是提出要重新刻画因果关系的历史重任。朱迪亚·珀尔首次重构"因果关系之梯",强调因果关系有三个不同层级即关联、干预和反事实,并对应三种认识能力即观察能力、行动能力和想象能力。相关关系只是因果关系的最低层级,人类要想改变世界和创构世界,就要迈上因果之梯的更高层级,呈现出人类的主动行动和对虚拟创构物的想象。大数据因果关系的重构意味着一场人类的认知革命,不仅意味着整体上实现创构认识论的发展,彰显个性化知识的价值,而且意味着强人工智能的可能性。

2021-06-21
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基于支持向量机的配电网全域大数据自动化预测模型设计_王栋

针对传统预测模型准确度低、泛化性差的问题,提出基于支持向量机的配电网全域大数据自动化预测模型。在配电网正常运行的情况下,采集全域实时运行数据,并调取该配电网的历史数据。利用聚类划分的方式处理数据采样结果,通过支持向量机的回归处理,分析出配电网全域大数据的特征,从而推断出大数据的变化规律。以数据的特征分析结果为基础,分别得出配地啊暗网全域线损数据、负荷数据以及电能数据的预测结果。经过模型效果测试实验的设计与分析得出实验结论:与传统预测模型相比,设计的配电网全域大数据自动化预测模型的预测误差降低了0.45,具有更高的应用价值。

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大数据环境下的高校就业信息管理系统设计_卢岩

由于高校就业信息管理存在效率低、针对性差的问题,为提升高校就业信息管理效率,设计了大数据环境下的高校就业信息管理系统。大数据采集模块可以利用不同信息格式换算和自主识别输入信息技术采集就业信息；采集到的信息经过大数据存储和处理模块整合后传输至大数据分析管理模块实施信息整合分析管理,从而完成大数据环境下的高校就业信息管理系统设计。系统测试结果表明,所设计系统的各项功能在实际应用中安全性高、针对性强,可以提升高校就业信息管理效率,具有一定的实际应用价值。

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基于Spark框架的电力大数据服务技术_孙煜华

电力大数据服务是智能电网建设的关键,提出了基于改进AP聚类的用电行为分析方法和基于随机森林的电力负荷预测方法。针对AP聚类分析用电行为存在的复杂度较高问题,利用熵权法确立指标权值,改进相似度计算方式,实现了用户用电行为的快速准确分析。针对电力负荷预测问题,采用模糊C均值构建历史相似日样本集,利用随机森林预测电力负荷。为提高电力数据服务运行效率,构建了基于Spark框架的并行数据处理平台。实验结果表明,提出方法能够有效提取用户的用电行为和预测电力负荷,且性能优于现有方法。

2021-06-21
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。

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2027年度HFCs配额方案征求意见

本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位，涨跌幅为3.40%，走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%，创业板指涨跌幅为-3.42%，申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点，跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面，受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动，当前全球粮食库存处于低位，粮价具备向上弹性，复盘历史，粮食价格与化肥价格呈正相关，粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面，国内秋季备肥、农化冬储陆续开启，叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放，农用化学品行业景气度有望抬升。成本端，前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本，随着地缘局势边际缓和，成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位，伴随磷肥出口限制解除，出口预期修复，共同推动板块走强。

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医药2026年中报总结_创新药产业链维持高景气

医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来，BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放，板块经历小幅上行，整体仍处震荡。年涨幅来看，医药板块估值有所回调，处于相对低位。截至2026/8/28，中万医药PE(TTM)为29.09X，达到29%分位(自2010/2/5始，下同)，而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%，达到历史11%分位，低于历史平均溢价率187.7%，处于2010年以来的相对低位，具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元，26Q2环比减少211亿元至1894亿元，环比.1.0%，整体规模仍维持高位，CRO和创新药系主要重仓，对比26Q1，CRO系主要调仓方向。我们队为，我国基本医保基金收支稳健增长，在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极，CXO半年报整体超预期，目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显，有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归，建议重视:

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变电工作票作业规范及违章案例

在电气场所工作时，相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施，履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作，无需将高压设备停电者或做安全措施者非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作高压电力电缆不需要停电的工作

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WorkBuddy橙皮书

完全没用过WorkBuddy，但想系统上手的人。会用AI聊天工具，但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。