2014年上海产业和信息化发展研究报告PDF_140页

智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段。是在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务；清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据，以及合理的生产计划编排与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。是IBM“智慧地球”理念在制造业的实际应用的结果。

2021-05-07
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基于XGBoost模型的心律失常分类算法研究_李云

为了提高心律失常自动诊断的识别率,本文提出一种基于XGBoost模型的心律失常分类方法。对MLII导联信号进行分析,提取信号投影特征和RR间期特征形成特征向量,标准化后输入到XGBoost分类器。通过训练,得到的基于XGBoost的心律失常分类模型可以将心电信号按照AAMI标准分为四类:正常或束支传导阻滞节拍（N）、室上性异常节拍（S）、心室异常节拍（V）和融合节拍（F）。采用MIT-BIH心律失常数据库进行测试,在相同数据集的情况下,与已有心律失常检测方法进行对比,平均识别准确率进一步提高,达到94.1%。

2021-05-06
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NIFD2021国民财商教育白皮书

财商知识的全面普及，不仅能充分满足人们多元化财富管理需求，同时还能极大地减少投资者面临金融风险几率，全面推动我国国民整体财商素养的有效提升，进而推动建设我国更完善科学的金融风险防范系统。加强投资者财商教育，提升个人金融素养，帮助金融消费者树立正确的财富观、消费观，增强其金融投资风险防范意识，已成为控制金融系统性风险的重要一环。随着我国经济不断发展，居民总体收入正在不断攀升，越来越多的人产生了学习金融知识和提升财商素养的兴趣及职业需求

2021-04-18
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研报科技行业全球SaaS云计算产业系列报告43软件SaaS企业的长周期估值框架-21041517页

在就 SaaS 产业优异特性达成共识的同时，板块及个股看似持续偏高的估值水平+ 持续稳步向上的股价表现，为当前投资者主要纠结点。我们认为，SaaS 企业良好的业绩确定性、成长性等，为板块持续高估值的主要来源。考虑到 SaaS 企业短期主要财务指标的高波动性，以及进入稳定增长阶段后盈利能力、现金流等核心指标的可预测性，我们引入一种新的基于长周期视角的估值框架，该框架基于远期 FCF 指标折现，能有效规避当前基于短期指标估值方法的不足，并能结合不同投资者期望回报水平，给出企业当前估值隐含的中长期业绩增长预期，从而帮助投资者从长周期做出更为全面、客观的风险收益判断。

2021-04-19
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区块链创新与知识产权发展白皮书

随着区块链产业和技术的不断发展，已经融入到我国济社会各行随着区块链产业和技术的不断发展，已经融入到我国济社会各行各业，金融、供应链、医疗保险供应链、医疗保险供应链、医疗保险、智慧城市、智慧城市、政务、教育供应链等领域均能、教育供应链等领域均能、教育供应链等领域均能看到技术与产业的融合，覆盖范围广泛。“来源：可信区块链推进计划” 可信区块链推进计划”。

2021-04-20
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联合国发布2019年数字经济报告

贸发会议技术和物流司信通技术政策科就信息和通信技术(信通技术)以及电子商务的发展影响开展着眼于政策的分析工作。该科负责编写《数字经济报告》，即过去的《信息经济报告》。信通技术政策科提倡就信通技术促进发展相关问题开展国际对话，并协助发展中国家建设衡量电子商务和数字经济的能力,以及设计和实施相关政策和法律框架的能力。该科还管理普惠电子贸易倡议。本报告中，“ 国家/经济体”酌情指领土或地区。国家类别名称的使用完全是为了便于统计或分析，未必表示对某一国家或地区在发展进程中所处的发展阶段作出判断。

2021-03-24
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云计算、大数据和 AI

今天要讲这三个话题，一个是云计算，一个大数据，一个人工智能，我为什么要讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常非常的火，它们之间好像互相有关系，一般谈云计算的时候也会提到大数据，谈人工智能的时候也会提大数据，谈人工智能的时候也会提云计算。所以说感觉他们又相辅相成不可分割，如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系，所以有必要解释一下。

2021-03-27
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工业互联网创新发展行动计划

国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》印发以来，在各方共同努力下，我国工业互联网发展成效显著，2018-2020年起步期的行动计划全部完成，部分重点任务和工程超预期，网络基础、平台中枢、数据要素、安全保障作用进一步显现。2021-2023年是我国工业互联网的快速成长期。为深入实施工业互联网创新发展战略，推动工业化和信息化在更广范围、更深程度、更高水平上融合发展，制定本计划。

2021-03-19
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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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