11种常见的多变量分析方法

在社会科学研究中，主要的多变量分析方法包括多变量方差分析（Multivariate analysis of variance，MANOVA）、主成分分析（Principal component analysis）、因子分析（Factor analysis）、典型相关（Canonical correlation analysis）、聚类分析（Cluster analysis）、判别分析（Discriminant analysis）、多维量表分析（Multidimensional scaling），以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型（LISREL）与逻辑斯蒂回归分析等，以下简单说明这些方法的观念和适用时机。

2022-08-14
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MSET（多变量状态估计）算法

MSET(Multivariate State Estimation Technique)是由Singer等提出的一种非线性的多元预测诊断技术，是一种通过分析对比实际监测参数与设备正常运行时的健康数据为基础，对正常运行时的各个参数进行运算并做出估计，以这种正常的状态估计作为标准。当得到实际的运行数据时，同样以健康数据为基础，并找到实际数据与健康数据的关联程度，以此对实际运行状态做出估计，这种＂程度＂是通过权值向量来决定的，用于衡量实际状态与正常状态的相似性。最终对健康状态与实际运行状态的估计结果进行对比分折，并引入残差的概念，最终进行诊断。目前在核电站传感器校验、设备监测、电子产品寿命预测等方面有成功的应用。

2022-08-14
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【大咖对话】Web3.0与数字经济

2016年，高红冰院长曾经说过一句话让我印象深刻：“一个钢筋水泥为标志的银行信用大厦，正在被一个以数据为土壤的区块链信用所取代。” 周子衡《账户——新经济与新金融之路》一书中提到，在互联网之前，经济围绕着企业账户来运转，银行是为企业服务的，没有多少个人业务；如今，网络经济都围绕着个人账户进行，信用的产生也围绕着个人账户展开。数据显示，2021年网络账户交易额超过百万亿规模。经济社会因此发生了本质变迁，从小数据世界进入了大数据世界。正如高院长那句话所说的，从传统经济到网络经济，核心就是信用产生模式的迁移，从原子化的大楼和大企业，转移到比特化的数据和个人，计算信用不断涌现，凸显了数据和数字账户的重要性。

2022-08-15
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工业互联网需要坚持守正创新

本文总结提炼了工业互联网发展的基本原则，1、市场是检验价值的唯一标准；2、工业互联网发展宜"慢"不宜"快"；3、发展的核心是好产品和好的商业模式；4、不要陷入到传统工业软件项目交付的陷阱里；5、要承认工业的复杂性。

2022-08-15
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安徽省推进制造业数字化模式创新行动（2022—2025年）

深化新一代信息技术与制造业深度融合发展，以产业链、供应链、价值链融合为核心，以工业互联网创新发展为抓手，积极推广科技、数字、产业链赋能创新模式，助力制造业高质量发展迈上新台阶。到2023年，营业收入10亿元以上的工业企业数字化、网络化、智能化、绿色化改造（以下简称“四化”改造）全覆盖；到2024年，营业收入5亿元以上的工业企业“四化”改造全覆盖；到2025年，营业收入1亿元以上的工业企业“四化”改造全覆盖，制造业数字化转型成效更加突出，企业转型能力显著增强，规上工业企业新模式应用普及率超过50%。

2022-08-15
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工业大数据平台技术架构方案

工业大数据平台技术架构方案(ppt) 工业大数据平台技术架构方案(ppt)

2022-08-15
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国家网信办发布《数字中国发展报告（2021年）》（附全文）-70页

2017年到2021年，我国数据产量从2.3ZB增长至6.6ZB，全球占比9.9%，位居世界第二。大数据产业规模快速增长，从2017年的4700亿元增长至2021年的1.3万亿元。公共数据开放取得积极进展，2017年到2021年，全国省级公共数据开放平台由5个增至24个，开放的有效数据集由8398个增至近25万个。各地积极探索数据治理规则，培育数据要素市场，促进数据流通交易和开发利用。

2022-08-15
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如何用Python统计Jira数据并可视化

目前公司使用 Jira 作为项目管理工具，在每一次迭代完成后的复盘会上，我们都需要针对本次迭代的 Bug 进行数据统计，以帮助管理层能更直观的了解研发的代码质量本篇文章将介绍如何利用统计 Jira 数据，并进行可视化

2022-08-15
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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。