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大数据实时推荐-不只是统计

大数据实时推荐-不只是统计 随着大数据时代的来临,如何帮助用户从大量信息中迅速获得对自己有用的信息成为众多商家的重要任务,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统以海量数据挖掘为基础,引导用户发现自己的信息需求,现已广泛应用于很多领域。传统的个性化推荐系统,采用定期对数据进行分析的做法来更新模型。由于是定期更新,推荐模型无法保持实时性,对用户当前的行为推荐结果可能不会非常精准。实时个性化推荐实时分析用户产生的数据,可以更准确地为用户进行推荐,同时根据实时的推荐结果进行反馈,更好地改进推荐模型。

  • 2021-04-20
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工业互联网数据安全分类分级防护框架研究

通过对工业互联网数据面临的主要问题和风险进行分析, 并对适用于工业互联网数据安全的防 护技术进行研究,提出从通用安全防护、分类安全防护、分级安全防护三个层面构建的工业互联网数据安 全防护框架,将系统防护与数据防护、动态防护与静态防护、管理要求与技术支撑相结合,解决不同层次 的安全问题,为有效提升企业工业互联网数据安全防护能力提供借鉴思路。

  • 2021-04-20
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第四次工业革命带给世界的深刻变革

第四次工业革命和技术革新蕴含着巨大的技术红利和发展契机,主要体现在新一轮工业革命彻底改变了人类原有的技术和生产体系,颠覆或创新了几乎所有行业的产品和服务,深刻改变了经济社会资源的配置方式和使用效率,蕴含着人类生产方式和经济组织形态发生根本性变革的创新动能。但同时,新技术的广泛深度应用也产生广泛的负面外部性,表现为创新科技与经济的融合发展加剧了经济不平等现象,新技术企业发展与互联网经济出现了明显的“头部固化”趋势,以及技术在社会领域带来一系列新型“创造性破坏”等问题。

  • 2021-04-20
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工业互联网与商业银行业务模式升级

摘要:通过发展工业互联网促进数字化转型,已经成为我国产业升级和经济高质量发展的重要途径。商业银行作为我国金融系统的支柱行业,应将自身转型升级与工业互联网发展进程充分融合,一方面借助工业互联网技术重塑业务模式,创造全新的发展格局;另一方面也可以为我国产业数字化改革提供金融服务支持,提升金融服务实体经济能力。因此本文首先对工业互联网内涵及技术特征进行分析,进而基于工业互联网优化数据流转渠道和打破信息壁垒的能力特征,探索商业银行通过工业互联网融入实体经济产业生态、升级金融服务模式的方向,并研究在产业数据快速积累的情况下,商业银行进行创新性数据资产管理的可行性,最后针对商业银行在工业互联网时代的发展战略提出建议。

  • 2021-04-20
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工业4.0背景下国际国内化工高等教育对比研究

工业4.0背景下,全球化工行业正经历着前所未有的互联网、大数据和智能化变革,化工高等教育也面临着培养新型化工人才的巨大挑战。文章研究了国内外化工行业发展情况,并从学习产出角度对国内外化工高等教育现状进行了对比分析。研究表明,我国化工高等教育虽建立了系统的化工基础理论知识体系,但在学生的学科兴趣和专业方向引导、学术启蒙、创新创业能力培养和职业素养提升方面有待加强;应保持教学内容的前沿性和先进性,采用更加开放和多样化的教学方法及考核方式;强化多种形式的多方合作交流,增强学生的国际化视野,推进新工科建设,培养适应新工业时代的创新型化工人才。

  • 2021-04-20
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《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》解读

工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式。它以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障,通过对人、机、物全面连接,变革传统制造模式、生产组织方式和产业形态,构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型工业生产制造和服务体系,对支撑制造强国和网络强国建设,提升产业链现代化水平,推动经济高质量发展和构建新发展格局,都具有十分重要的意义。

  • 2021-04-20
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基于深度学习的三维模型检索算法综述_刘安安

近年来,深度学习被广泛应用于各个领域并取得了显著的进展,如何利用深度学习高效管理呈爆炸式增长的三维模型一直是一个研究热点。本文介绍了发展至今主流的基于深度学习的三维模型检索算法,并根据实验得出的算法性能评估分析了其优缺点。根据检索任务的不同,可将主要的三维模型检索算法分为两类:(1)基于模型的三维模型检索方法,即检索对象与被检索对象都是三维模型,按照对三维模型的表示方式不同,可进一步分为基于体素、基于点云和基于视图的方法;(2)基于二维图像的跨域三维模型检索方法,即检索对象是二维图像,被检索对象是三维模型,包括基于二维真实图像和基于二维草图的三维模型检索方法。最后,对基于深度学习的三维模型检索算法目前存在的问题进行分析和讨论,并展望未来发展的新方向。

  • 2021-04-20
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基于混合算法的需求响应公交灵活调度模型_靳文舟

需求响应公交(DRT)是一种新型的公共交通服务模式,为了使DRT理论能更贴合实际应用于低密度人口地区,提出了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度方式。首先设立车型和路径的双决策变量,并构建了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型;然后采用大循环小循环混合模式设计了混合遗传蚁群算法HGACO,该算法混合了最近邻搜索算法、2-opt法、目的地降维算子、遗传算法和蚁群算法;最后以揭西南部部分地区至城中心的3个时段为例进行调度。结果显示:考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型具有经济性和可操作性,该模型可以使低密度地区的需求响应调度更加科学和经济;改进的混合遗传蚁群算法HGACO的求解能力、精度和稳定性均优于原算法,可以稳定地求得DRT灵活调度问题的较优解。

  • 2021-04-20
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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数据中心是国家标准《数据中心设计规范》GB50174-2017新版规范重新定义的专业名词。数据中心的定义:为集中放置的电子信息设备提供运行环境的建筑场所可以是一栋或几栋建筑物,也可以是一栋建筑物的一部分,包括主机房、辅助区、支持区和行政管理区等。灾备数据中心用于灾难发生时,接替生产系统运行,进行数据处理和支持关键业务功能继续运作的场所。

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