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基于云计算的电力异常大数据检测系统设计

为了解决传统电力异常大数据检测系统存在检测精准度低的问题,提出基于云计算的电力 异常大数据检测系统。根据系统总体结构设计系统硬件,使用 Android和 IOS原生开发框架作为移 动端底层框架,利用 H5 技术实现 Web 端代码共用。使用两个二进制数码“0”和“1”展示数据,使用 RabbitMQ 技术作为消息队列存储大数据,依据数据缓冲器承载电容负载。根据异常数据分析处理 流程,对异常数据展开分析。使用 Spring Restdocs 技术设计标准服务接口文档,保证系统文档质 量,进而实现电力异常大数据检测。由实验结果可知,该系统检测精准度较高,可实时检测电力异 常大数据。

  • 2021-06-21
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大数据时代的个人隐私保护

这个时代,个人隐私似乎暴露在阳光之下,如何去保护隐私

  • 2021-06-21
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面向大数据的政府舆情监测分析可视化模型与方案设计

从大数据可视化分析的视角,审视了政府舆情监测分析工作,以 解决新形势下舆情服务质量及效率提升的问题;通过对舆情监测分析主 体、环境、手段、呈现形式的现状进行探讨,设计了政府舆情监测分析可视 化模型与可视化方案;指出政府舆情监测分析可视化概念体系包含机理 层、模型层、应用层、支撑层4个层次;以监测信息为信息分类对象,选取 单指标推动力结构模型为可视化数据结构表达模型;将舆情分析指标设 定为舆情总量、舆情推动力、舆情增速及百分比;通过数学公式将舆情总 量及推动力指标按照维度分解到从节点的推动力、增速与百分比上;将舆 情总量与分解后的一级维度和二级维度进行叠加制定建模方案;选择静 态数据以多视图关联交互为可视化方案的呈现形式。

  • 2021-06-21
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大数据时代知情同意原则的困境与出路——以生物资料库的个人信息保护为例

大数据时代知情同意原则的困境与出路——以生物资料库的个人信息保护为例

  • 2021-06-21
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机器人赋能未来教育的创新与变革 ——国际机器人教师研究综述

未来教育将进入人机教师协作共存的“双师”时代,机器人教师作为人工智能教师的典型代表之 一,愈来愈成为研究关注的焦点。本研究以通过 Web of Science 核心数据库筛选得到的有关机器人教师的51 篇 有效文献为研究样本,采用内容分析法梳理国际机器人教师研究现状。研究发现:1)机器人教师理论重在拓展 机器人教师的定义与角色,发展理论支撑与关键技术;2)机器人教师设计与开发聚焦于智能教育系统的构建,关 注教与学功能策略的实现;3)机器人教师教学应用强调知识传授与行为培养,创造机器人教师独特价值;4)机 器人教师教育评价旨在探索多样、科学的评价方式,实现教学策略、结构的变革。本研究还探讨了机器人教师的 未来发展趋势和研究建议,以期为我国机器人教师研究和实践探索提供借鉴。

  • 2021-06-21
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医疗大数据平台建设机遇、挑战及其发展

分析医疗大数据平台建设面临的机遇和挑战,以肿瘤大数据平台为例阐述医疗大数据平台发展建 设情况,包括建设规划、关键技术领域研究、建设实践等,为医疗卫生行业数字化、智能化转型提供支撑。

  • 2021-06-21
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学习分析_助推大数据时代高校教师在线专业发展

论大数据时代学习分析_助推大数据时代高校教师在线专业发展

  • 2021-06-21
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大数据时代统计学重构研究中的几个热点问题

大数据时代统计学重构研究中的几个热点问题

  • 2021-06-21
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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

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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GitHub热门Harness项目解析架构拆解、机制对比与选型指南

AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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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。

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固态电池产业化的革命性创新

弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力,能完整保留物料原始粒型与理化性能,避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。

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