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大数据驱动的公共服务供给模式变革:逻辑、类型与向度

大数据驱动的公共服务供给模式变革:逻辑、类型与向度

  • 2021-06-18
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一种工业互联网用设备安全监控装置

本实用新型公开了一种工业互联网用设备安全监控装置,包括连接座,所述连接座的前端设有连接杆,所述连接杆的前端设有调节装置,所述调节装置上设有对称的固定装置,所述固定装置上设有监控器,所述固定装置上端部位之间设有挡雨装置 ,所述调节装置由调节柱和转动柱共同组成的。本实用新型所述的一种工业互联网用设备安全监控装置,通过安装的调节装置使操作人员在对该种设备进行拆卸安装时更加简便并且在对设备进行固定安装后还对设备的监控方位进行实时调节,安装的挡雨装置可以解决在特殊地区的特殊天气对设备进行挡雨、挡冰雹等并对设备进行有效的防护,安装的固定装置用于对该种监控设备的安装的固定。

  • 2021-06-18
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基于工业互联网的微服务异构再生系统、方法及存储介质

一种基于工业互联网的微服务异构再生方法,包括:建立一数据处理资源池,所述数据处理资源池包括多种数据操作机制及多种数据处理算法;从所述数据处理资源池中选择与一目标微服务匹配的数据操作机制及数据处理算法进行组合,以生成一算法服务模型;及获取与所述目标微服务匹配的数据资料,并记录通过与所述目标微服务对应的工业机理及所述算法服务模型对所述数据资料进行处理过程中的数据流处理机制,以生成所述目标微服务的解决方案。本发明还提供一种基于工业互联网的微服务异构再生系统及计算机可读存储介质。上述基于工业互联网的微服务异构再生系统、方法及计算机可读存储介质,其能实现根据用户的微服务需求快速生成与其对应的解决方案。

  • 2021-06-18
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一种工业移动互联网安全监测装置

本实用新型涉及互联网监测的技术领域,特别是涉及一种工业移动互联网安全监测装置,能够对设备进行防护,防止设备被外界因素破坏,且有助于对设备进行散热,提高实用性;包括检测机构、放置箱、底板和铰接杆,放置箱内设置有空腔,空腔内前端开设有放置口,空腔内底端左侧和右侧均设置有滑板,空腔内左端和右端均设置有夹板,空腔内顶部设置有压紧板,压紧板顶端设置有多组弹簧,多组弹簧顶端均与空腔内顶端固定连接,检测机构位于空腔内,底板安装于放置箱底端,底板后侧与放置箱后侧铰接,放置箱顶端左侧和右侧均设置有固定板,铰接杆设置有两组,两组铰接杆分别与两组固定板底端铰接,放置箱底端设置有多组散热孔。

  • 2021-06-18
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一种工业互联网教学实训平台

本实用新型公开了一种工业互联网教学实训平台,包括送料分拣组件、坚果输送带、送料盒组件、称重装置、控制柜、主控电脑、触摸屏、包装组件和成品码垛组件。本实用新型技术方案中的送料分拣组件基于工业相机抓取的视觉影像利用人工智能算法将优良与不良的坚果分拣开,通过在系统中设置一重量,在称重装置中将坚果装入到接料盒中,当接料盒达到指定的重量时,则停止向接料盒中供料,同时接料盒输送至成品输送带上进行包装和码垛作业。该实用新型技术方案自动化水平高,整个过程无需人工操作,具有精准分拣、自动称重、智能包装及码垛等工序,生产效率高。

  • 2021-06-18
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大数据下的公共服务递送_技术禀赋及其不确定性的克服

地方政府产业政策可以降低制度性交易成本、弥补市场缺陷,为大数据产业的有序发展保驾护航。本文以政策工具理论为视角,通过构建“政策工具—大数据产业链”二维分析框架,以大数据产业发展位于全国前列的贵州省作为案例,运用政策内容量化分析方法,对 2014 年至 2018 年贵州省政府出台的大数据产业政策文本进行分析。研究发现,地方政府对大数据产业给予了全方位的激励和规制。但仍存在着政策工具的结构比例不平衡以及政策工具与大数据产业链活动匹配不合理两方面的问题,地方政府应控制环境面政策工具的实施力度、优化大数据产业政策工具组合结构、促进政策工具与大数据产业链的均衡匹配,从而推动大数据产业持续、健康发展。

  • 2021-06-18
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基于文本量化分析的我国地方政府大数据产业政策的完善策略研究

[目的/ 意义] 本文通过对我国地方政府大数据产业政策的相关政策文本进行框架性量化分析, 探 究我国地方政府大数据产业政策的重点关注领域和问题, 分析其中的政策特征和存在问题, 为完善相关政策及治 理方向提供建议。 [方法/ 过程] 本文采用政策内容量化研究方法, 以我国 29 个省级地方政府及其所辖地市级地 方政府颁布的 198 篇大数据政策为样本, 以大数据产业政策的政策作用、 目标主体和政策工具选择 3 个维度作为 政策分析框架, 结合政策情境 5 类分析模式, 进行文本统计和分析。 [结果/ 结论] 通过分析发现, 大数据产业 政策的顶层设计和目标导向有待完善; 应强化大数据技术研发与创新的政策措施; 应进一步完善对产业环节数据 安全的治理规制。

  • 2021-06-18
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基于深度神经网络的脱硫系统预测模型及应用

建立了一个隐含层包含一个长短期记忆层 (long-short term memory, LSTM)、两个线性整流函数层(rectified linear unit, ReLU)、两个全连接层(fully connected layer)和输入、输出层组成的深度神经网络,用于脱硫系统主要指标预测。该模型对输入参数采用了指数滑动平均、合并最小分析周期等数据预处理技术进行降噪, 在网络训练过程中采用dropout技术防止过拟合。仿真结果对比现场数据表明,模型对浆液pH、出口SO2浓度和脱硫率均体现出良好的预测能力。本文还结合某2×350MW燃煤电厂提供的实际工况数据,以石灰石供浆密度对系统脱硫性能的影响为例,详细介绍了利用所建立的深度神经网络模型测试湿法脱硫系统各参数指标对脱硫效果 的影响,并结合化学机理和工业实际进行的诊断过程。

  • 2021-06-18
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