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大数据、云计算技术对审计的影响研究

大数据、云计算技术的产生和发展,正在逐渐影响审计技术和方法的发展。大数据主要着眼于 “数据”,提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注 “计算”,提供 IT 解决方案。 大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关 系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包 括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。

  • 2021-04-21
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5G技术下的智能城市该如何发展?

说起2019年最具有话题性的技术,应该就是5G了。经过十几年的不断发展,我国的通讯技术终于在5G时代实现了领先全球的梦想。 技术领先就意味着我们能做的更多,那我们都要做什么呢?大家可以关注一下昨天召开的由我国多部门联合主办的首届世界5G大会,此次大会吸引了各个国家的高新企业参加,研讨会上业内大佬对5G现状和未来的演讲让人有种恍若隔世的错觉:世界已经发展成这样了吗?

  • 2021-04-21
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华为智慧产业园区解决方案

产业园区是以发展为目标,政策为驱动,空间为载体,金融为动力,服务为核心,运营为抓手,形成产业集聚与转型升级,促进数字经济发展,实现产城人全方位融合的数字孪生产业之城。

  • 2021-04-21
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物联网与大数据

人与人之间形成的互联网已经非常成熟,人们已经离不开网络,网络把每个个人联系在一起。 单个人的行为而产生的数据,- 一般不具有什么意义,但是通过所有人的数据,将这个数据进行分析就会根据历史记录来预测未来的事情。因为人的行为是不确定的,但统计学对大量的数据分析,人的行为就会变的可预测。 .现在阿里巴巴发的-些数据报告,对各地域,各种人的购买行为分析,得出了很多结论,这些结论将被商业利用来更好的作-些商业推广。

  • 2021-04-21
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我国智慧旅游研究热点可视化分析_——基于CNKI核心期刊载文数据

:依托 CNKI 数据库、采用科学知识图谱计量方法,对智慧旅游研究领域相关核心期刊 所载文献展开分析,并绘制了作者合作网络、高频词共现网络、热点聚类、热点演化路径等知识图 谱,直观地揭示了我国智慧旅游研究的发展现状与演化趋势及其学术热点与前沿动态. 结果表 明:1)智慧旅游研究文献数量趋势不稳定,高校是主要研究机构,载文期刊呈现多元化,某些被 引文献的被引频次很高;2)核心作者之间的合作率较高,但整体发文量较低;3)研究内容以智慧 旅游的技术基础、城市建设与发展、景区服务与管理、乡村转型发展为 4 大热点主题;4)研究进 程总体上分为探索阶段、成长阶段、发展阶段、深化阶段. 未来研究需要更多地关注乡村旅游智 慧化、智慧旅游背景下的生态旅游建设等内容.

  • 2021-04-21
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新形势下高职工业互联网安全课程教学改革探究

针对新形势下工业互联网安全高职课程实用性、 实践性和实效性不强的教学现状, 作者以安 徽机电职业技术学院为例, 提出以权威赛事为基准, 实施 “三重、 二依托、 一耦合” 的教学模式改革。 重组师资力量, 重构知识体系, 重建教学资源; 依托信息化教学平台开展协同式教育, 依托多元化阶梯式 弹性考核评价, 多方位展现以学生为主体的教育理念; 注重学生职业道德素质培养, 将专业课程与课程思 政深度耦合, 设计新形态课堂。

  • 2021-04-21
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我国反恐的行政公益诉讼解决方案

民事公益诉讼和行政公益诉讼是我国的两种公益诉讼形态,反映了不同的理念和诉 求。通过公益诉讼的方式督促有反恐职责的行政机关依法履行其反恐职责是我国在反恐问题上的有益 尝试。其扩大了公益诉讼等外受案的范围,在理论上有可行性,在反恐实践中也有成功的案例。考虑到 公益诉讼的制度设计和反恐的特殊性,行政公益诉讼是目前比较合适的解决方案。反恐行政公益诉讼 制度还需要从检察建议的格式、效力,涉恐线索的发现,行政公益诉讼被告范围的适当扩大等方面进一 步完善。

  • 2021-04-21
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基于工业互联网标识体系的协同制造研究

为了实现全生产要素的网络化协同以及智能化生产,解决生产过程中因不同地区、不同企业、不同 编码体系而导致的无法协同设计、生产,以及产品追溯不完整,设计了基于工业互联网平台的标识解析 体系,对不同企业、订单、设备、物料、生产过程、产品等进行统一分级注册,按需实时解析;设计了相应的 智能示范产线,实现了在个性化定制模式下的全程自主控制;融合数字孪生与图像识别等先进技术,测 试验证了基于工业互联网标识体系在异主异地异构生产时的有效性。

  • 2021-04-21
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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