智能制造背景下高职制造业创新人才培养实践与探索
联网是目前国际和国内新兴的一项热门技术，正在给人们的生产和生活方式带来深刻的变革．物联网 在带来诸多好处的同时，也给软件乃至整个信息技术领域带来了前所未有的挑战．该文针对物联网传感器采样数 据管理中所面临的数据海量性、异构性，时空敏感性、动态流式特性等问题，提出一种面向物联网海量传感器采样 数据管理的数据库集群系统框架IoT-ClusterDB．实验结果表明，loT-ClusterDB具有良好的传感器数据接入与查询 处理性能，为物联网海量异构传感器采样数据的存储与查询处理提供了一种可行的解决方案．
面对物联网中的海量空间资源，在空间资源索引的构建中引入语义分类的方法，使得传统的IR树具 备语义特征，支持用户对资源的语义查询，并提出一种top—k语义查询优化算法，通过对实际数据的使用和实验分 析，得出索引结构的有效性和查询结果的正确性，从索引构建时间、查询时间和查询准确率3个指标来评估算法 的性能，实验结果表明，算法支持语义空间资源索引构建，并且查询性能好，准确率高
作为国际金融危机所引发的新的科技革命与产业革命，物联网正深刻影响着许多国家 和地区的经济发展方式。我国对物联网高度关注，将物联网产业提升到国家战略产业高度。 通信业是物联网产业发展的关键行业和重要领域，积极推进通信业发展物联网，有助于完 善物联网产业链和实现物联网的产业化发展。在我国物联网产业发展的背景下，研究通信 业发展物联网的驱动因素，对深入推进通信业的物联网发展和制定切实的物联网发展策略 有重要意义。 本文以通信业发展物联网的驱动因素为研究中心。首先运用文献综述法对物联网产业 发展相关理论进行梳理研究；其次，定性分析国内外典型国家和地区的物联网产业发展现 状，对物联网产业发展动因进行归纳研究；再次，在分析我国通信业的物联网发展现状基 础上，运用钻石模型理论对通信业发展物联网的关键要素进行分析，研究通信业发展物联 网的驱动因素及其动力机制；第四，本文探索性地提出通信业发展物联网的驱动因素模型。 选择代表地区进行实证研究，借助 SPSS 统计分析工具，采用因子分析法探求驱动通信业发 展物联网的主要因子，对假设模型进行验证和修正；最后,针对前文的研究结论,本文提出 通信业发展物联网的几点建议。 本文丰富了国内在通信业发展物联网的驱动因素方面的研究，一方面可以对如何推进 通信业发展物联网起到一定的指导作用；另一方面，可以为政府机构在物联网产业发展规 划方面提供有价值的参考。
5大维度、23个三级指标，全面剖析中国46个城市数据中心发展情况。 数据中心产业链由上游基础设施、中游运营服务及解决方案提供商、下游终端用户三部分构成。基础设施包括IT设备、电源设备、制冷设备、配套工程等，主要提供基础设施和硬件设备等基础保障。中游包括为数据中心提供集成服务、运维服务等整体解决方案以及提供云服务等相关服务的供应商。终端用户渗透多个行业，主要应用于互联网、工业、医疗、金融、公共服务等行业。
在2018年世界人工智能大会“人工智能安全:挑战与机遇”高端对话中,中国信通院发布了《人工智能安全白皮书（2018年）》。人工智能安全体系架构,在系统梳理人工智能安全风险和安全应用情况的.
针对全球人工智能安全框架缺失问题,凝聚业界专家共识,聚焦当前人工智能突出安全风险,提出涵盖人工智能安全目标,人工智能安全分级能力,以及人工智能安全技术和管理体系的人.
物联网云平台逐渐融合人工智能和大数据技术，一方面通过线下基础设施和设备改造智能互联，另一方面采集场景数据实现降本增效和辅助决策。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
LSTM，善于建模时间序列的非线性动态模式；能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂，对特征解释力较弱。 而随机森林，具有强大的特征选择能力，稳定性高，训练速度快，抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势： LSTM用于建模时序依赖性，提取深层次的时间动态特征； RF用于建模非线性关系与残差校正，增强模型稳定性与泛化能力； 结构更灵活，预测更准确，解释性更强。
今儿和大家分别简单的聊聊：线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解，就是回归，为什么会扯到各种各样的回归？！ 咱们今儿来聊聊，希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法，能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系，也是很多复杂模型的起点。 多项式回归，在此基础上增加了非线性表达能力，适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了，不仅给预测结果，还能告诉你有多“靠谱”。
今儿和大家聊一个非常常用，且重要的分类模型算法：XGBoost ！ 要做分类问题（输出类别），XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来，变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost（提升）？每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”，而是按顺序逐棵建立：每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误（就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距）。
今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例：基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中，一个模型很难吃下所有频段的信号，涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线：把不同频段的信号拆开来，再用最擅长处理该频段的模型去拟合，最后把各模型的预测组合起来。
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