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大数据构建的赋分评价模型与功能区识别研究_贾斐雪

针对如何解决各类兴趣点(POI)的用地面积差异并精确地识别功能区等问题,该文构建了一种新的功能区识别模型。使用网上调查的各类POI的面积数据等,对各类POI的面积大小所处的区间进行赋值,整理出各类POI的面积评分表,并通过对各类POI进行核密度分析得到每个兴趣点的核密度值。通过构建面积评分与核密度值二级赋分评价模型,增加了POI数据的可用性,实现快速获取城市空间结构。经过精度检验,Kappa系数为0.76,功能区识别精度较高。研究结果可用于区位熵指数、土地利用混合度、平均最邻近距离与标准差椭圆等分析,有利于规划人员掌握城市空间结构与进行科学决策。

  • 2021-06-18
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基于文献计量可视化的中外“建筑信息模型 大数据”研究现状对比 (1)

筑信息模型(building inf0瑚ation rnodeling,BIM)与大数据集成应用为项目智慧化管理提供新方法,该领域近年来深受中外学者关注。为了更全面了解该领域的研究情况,以web of science数据库研究类文献及中国知网数据库期刊文献作为数据来源,运用文献计量可视化方法,以citespace、ucinet软件为分析工具,梳理2014—2019年期间发表的文献,绘制可视化知识图谱,从研究热点、研究演进趋势两个方面进行分析。结果表明:中外“BIM+大数据”集成研究各有所侧重点,以智能管理和智慧决策为目标,深度集成物联网、云计算、人工智能等新兴技术,服务于智慧城市建设与智慧建造的发展是未来研究趋势。

  • 2021-06-18
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“大数据杀熟”的法律规制困境及其破解路径

“大数据杀熟”的法律规制困境及其破解路径

  • 2021-06-18
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基于机器学习算法模型的巫山县洪水灾害研究_牟凤云

用机器学习算法RF模型、K-means模型与ARMA模型,对巫山县范围内12 369条径流河段进行分类预测,研究水文参数在时间序列上的变化规律,探究降雨-径流演变规律;并结合GIS空间可视化技术,综合研究区地理环境,基于RF模型预测洪水致灾范围,分析洪水灾害预测结果的空间特征。

  • 2021-06-18
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基于iOS和百度AI的车牌识别系统设计与实现

汽车数量快速增长,车辆在企业园区内违规停放日益突出。 为提高管理违停车辆工作效率,开发基于 iOS 智能移动设备、百度 AI 云服务和移动互联网的违停车辆信息管理系统。 系统以 iOS 系统提供的 foundation 和 UIKit 为开发框架,结合百度 AI SDK,利用 delegate、单例程序设计模式和移动互联网,实现客户端 UI 界面的搭 建、对图像的获取、传输和识别以及本地化数据管理,并对系统的网络传输、多线程性能、内存等进行优化和系统 功能的完善及扩展。 系统的设计与实现为简化违停车辆管理工作提供了一种新的解决方案。

  • 2021-06-18
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5G背景下社交网络信息存档的挑战与策略研究

5G模式下社交网络信息必然是即时化,量级也会随之提升。

  • 2021-06-18
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5G+边缘计算拉开中国“智造”大幕

在工业制造领域,5G与边缘计算的结合相得益彰。一方面,5G网络通信保障了数据本地化处理的实时性与稳定性;另一方面,通过将计算从数据中心向边缘下沉,可以更好地将低时延特性作用到终端设备上。

  • 2021-06-18
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驱动物联网万亿市场三要素,云服务商要做的是开放、开放,还是开放

物联网市场不断发展需要产业链各个环节共同努力、协同发展、各展所长,一方面在将有助于加速物联网应用落地,降低应用部署难度和成本,简化流程;另一方面也可以让参与者们专注于各自擅长,各司其职,加速万物智联的到来

  • 2021-06-18
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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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