属性值加权的一依赖估测器模型分类算法研究_余良俊

分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题,贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题。一依赖估测器（ODE）模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型,受到研究人员的广泛关注。现有的ODE模型分类器在进行分类判别时,未考虑不同的属性节点作为根节点时对分类过程的贡献不同,为此,将ODE模型分类器与属性值加权方法相结合并提出MI-ODE算法。采用相互信息（MI）度量属性根节点的属性值与类变量之间的依赖关系并作为ODE模型的权值,对ODE分类器模型进行属性值加权平均。将MI-ODE算法应用于现实分类问题的36个标准数据集,结果表明,相比于NB算法、AODE算法与TAN算法,该算法的分类性能更优。

2021-06-17
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商业广场智慧停车方案规划

智慧停车的目的是让车主更方便地找到车位，包含线下、线上两方面的智慧。线上智慧化体现为车主用手机APP、微信、支付宝，获取指定地点的停车场、车位空余信息、收费标准、是否可预订、是否有充电、共享等服务，并实现预先支付、线上结账功能。线下智慧化体现为让停车人更好地停入车位。

2021-02-17
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基于主题模型及其扩展的短文本算法评述_韩肖赟

随着短文本网络舆情的快速传播和流行,传统主题模型的重心实现了从长文本到短文本的转变。针对潜在狄利克雷模型（Latent Dirichlet Allocation,LDA）在短文本上效果不佳的问题,系统地阐述文本特征表示法的变化、常见短文本处理方式和主题模型调整方案；总结LDA和狄利克雷多项混合模型（Dirichlet Multinomial Mixture,DMM）在生成过程、参数估计以及潜在主题个数确定上的发展现状及相应的扩展研究；对主题模型在网络舆情话题演化与深度学习在短文本上的相关应用进行分析,并指出未来主题模型的研究及应用方向。

2021-06-17
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焦化厂焦炉集气管压力自动控制技术方案

某焦化厂现有2×72孔4.3m捣固焦炉，装煤采用高压氨水侧导技术后，拟对焦炉集气管压力自动控制系统进行改造。我们知道，当装煤采用高压氨水M管导烟技术后，装煤期间将对集气管压力产生很大冲击；若高压氨水压力没有采用智能控制，则装煤期间“冒烟”与“煤气含氧量”也不能兼顾。

2021-06-02
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牛津智能：2024AI初创企业价值创造白皮书

在全球科技浪潮中，人工智能初创企业凭借其创新能力和灵活性迅速崛起，然而如何准确评估其技术价值一直是业界关注的焦点。基于牛津智能估值团队研发的屡获国际大奖的0xValue估值模型，本自皮书发布了中国海外以及全球范围内的AI初创企业价值创造30强榜单并揭示了中外AI企业在价值驱动因素上的差异。

2024-12-13
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数字政府的实践与创新

报告指出，从理论和实践来看，我国数字政府建设呈现四大特点：？一是以用户为中心。数字政府坚持和践行新时期服务型政府建设理念，通过政府流程再造，不断降低制度性交易成本，让数据多跑路、群众少跑路。？二是数据驱动。数据是数字政府的基础性要素，数字政府主张“用数据对话、用数据决策、用数据服务、用数据创新”，以数据引领各方面改革。？三是整体协同。数字政府强调整体建设理念，要求通过机制设计，不断打通部门间壁垒，吸纳多主体力量，实现更高层次系统。？四是泛在智能。当前，人工智能、区块链、VRAR技术为代表新科技革命飞速发展，未来的数字政府建设必将极大受到智能技术发展影响，走向泛在化、智能化。具体表现为，政府将变得“无时不在、无处不在”。

2021-03-28
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机械设计图册.第1卷-1008页

采用智能系统可以实现对工作过程及时的效验，通过效验来将分析的结果在第一时间向监控中心进行传达。其次在机械设计的过程中为了满足智能化制造的需要也要对相应的数控加工平台进行开发。

2022-02-07
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数字化犯罪治理背景下的现场勘查工作变革_张志伟

在当前网络犯罪治理诉求与刑事政策的证据聚焦下,我国犯罪现场勘查工作发生着应然之变。然而,变革中的现场勘查工作在实践中囿于规范与功效的价值博弈,出现了诸如勘查政策虚置、配套制度缺位、程序逻辑悖反等问题。数字化犯罪治理背景下宜秉持以证据质量与诉讼实效为核心的勘验理念,全方位强化勘查变革中的智力支撑,梳理勘查程序症结,并构建体系化勘查规范,以此适应勘查工作在对象、主体及运行模式上的立体高效转型,助力侦查取证能力与侦查模式的现代化变革。

2021-06-18
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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。