基于决策树算法的医疗大数据填补及分类仿真

从大数据的基本特点和医疗大数据研究现状出发，分析处理过程中存在的问题，提出在决策树算法下的医疗大数据填补及分类方法。分析医疗数据的关联规则。采用关联分析（Apfiofi）算法和频繁模式树（Frequent Pattern Growth，FP—Growth）算法挖掘数据。以挖掘数据为基础填补其中的缺失数据，按照医疗数据特点搭建决策树，并运用ID3和c4．5决策树算法，实现医疗大数据的分类，得出数据分类结果。由仿真得出，与传统方法相比，填补量提高了50％，分类精度提高了11．40％、14．80％，无论从数据的填补方面还是分类方法，上述方法均有较高的应用价值，为医疗大数据体系的构建开辟了新的思路。

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河北省基于物联网的智慧物流解决方案

现代物流是社会化大生产条件下一种新的组织方式和管理技术，其核心是突出系统整合的理念，利用先进信息技术和供应链管理技术，对分散的运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送和信息处理等基本功能，进行资源整合和一体化运作，以达到降低成本、提高效率、优化服务的目的。现代物流业作为融合运输业、仓储业、货代业和信息业等新兴复合型产业，已成为合理配置资源、优化经济结构、增强竞争能力的基础性支撑产业和拉动经济增长的先导性产业。

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互补互助互信凝聚物联网的中国力知识资料

细数国内知名企业,为企业的发展壮大,都选择了走出国门。物联网行业,走出国门]亦是必然,尽早的走出去,播撒希望的种子,耕耘广袤的良田。

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基于Heston模型和遗传算法优化的铁路货运期权定价模型

结合经济学理论，将期权理论引入货运定价，针对煤炭和钢铁等大宗型货物，运用 Heston 模型对铁路货运期权定价，设计改进型遗传算法拟合实际市场期权价格和 Heston 模型的期权价格的差值，优化模型参数，建立基于 Heston 模型和遗传算法优化的铁路货运期权定价模型，并运用上证 50ETF 买入期权数据对模型的参数进行优化，用广州局货运数据对算法进行验证，计算结果证明了算法的合理性，为铁路货运定价提供新思路。

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多周期第四方物流集成反馈网络设计的模型与算法

本文研究了多周期第四方物流集成反馈网络设计问题，并考虑 3PL 运输供应商的信誉等级变化对整体网络配送完成率的影响。通过设计反馈调节机制和信誉评价体系，建立多目标规划模型来描述该问题。针对基本蚁群算法的不足和本问题的特点，设计奖惩蚁群算法，该算法通过增加奖惩因子，提高算法的收敛速度和全局搜索能力，有效避免了算法陷入局部最优。仿真实验结果表明了模型的合理性和奖惩蚁群算法的有效性。

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基坑变形预测的改进供需优化算法-指数幂乘积模型

为提高基坑变形预测精度，提出改进供需优化算法一指数幂乘积基坑变形预测模型（ISDO-EPP模型）。通过6个标准测试函数和3个应用实例对ISDO算法的寻优能力进行验证，并与基本供需优化（SDO）算法、鲸鱼优化算法（WOA）、灰狼优化（GWO）算法、蛾群算法（MSA）、粒子群优化（PSO）算法的寻优结果进行比较。以3个基坑沉降预测为例，通过自相关函数法和虚假最邻近法确定各实例延迟时间和嵌入维数，构造输入、输出向量对各模型进行训练和预测。结果表明，ISDO算法搜索能力优于SDO等5种算法，具有较好的寻优精度、全局搜索能力和稳健性能。ISDO-EPP模型对3个实例预测的平均相对误差绝对值分别为0．73％、3．36％和1．33％，均优于ISDO-SVM、ISDO—BP模型，表明ISDO算法能有效优化EPP模型参数，ISDO—EPP模型用于变形预测是可行和有效的。

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基于大数据技术的石油数字化平台设计_吴巍

大数据技术成为驱动石油化工服务类企业数字化转型的有效手段,基于大数据技术的石油数字化工作平台建设是石油化工服务类企业的大数据应用实践,该技术整合了企业营销、生产、经营等多个板块的多种业务,串联了企业数据采集、存储、治理、挖掘、分析及应用的整个数据生命周期；从石油化工服务类企业数字化发展现状及遇到的问题出发,结合大数据技术的发展及优势,提出了基于大数据技术的石油化工服务类企业石油数字化工作平台建设方案,通过对大数据故障信息进行提取,应用DBN大数据学习算法模型实现石油全寿命周期管理的数据计算和处理；通过实验,文章研究的方法数据处理准确度大于90%。

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大数据思想政治教育研究热点与前沿_省略_基于CiteSpace的数据分析_尹婷婷

大数据时代思想政治教育创新发展需求,使得对于大数据思想政治教育的研究逐渐成为了学术热点。运用Citespace可视化技术,对中国知网（CNKI）2013-2019年期间的1065篇期刊文献进行研究,可探明该研究领域的研究现状、研究热点和研究前沿。研究表明:大数据思想政治教育研究文献数量虽整体呈上升趋势,但高质量研究成果占比较低；研究机构分布广泛,但缺乏持续关注；大数据时代推动高校思想政治教育的创新及寻求二者的价值耦合是其研究热点和趋势。深入大数据思想政治教育研究,需精准价值契合、优化教学内容、强化隐私保护。

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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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2027年度HFCs配额方案征求意见

本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位，涨跌幅为3.40%，走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%，创业板指涨跌幅为-3.42%，申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点，跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面，受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动，当前全球粮食库存处于低位，粮价具备向上弹性，复盘历史，粮食价格与化肥价格呈正相关，粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面，国内秋季备肥、农化冬储陆续开启，叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放，农用化学品行业景气度有望抬升。成本端，前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本，随着地缘局势边际缓和，成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位，伴随磷肥出口限制解除，出口预期修复，共同推动板块走强。

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医药2026年中报总结_创新药产业链维持高景气

医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来，BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放，板块经历小幅上行，整体仍处震荡。年涨幅来看，医药板块估值有所回调，处于相对低位。截至2026/8/28，中万医药PE(TTM)为29.09X，达到29%分位(自2010/2/5始，下同)，而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%，达到历史11%分位，低于历史平均溢价率187.7%，处于2010年以来的相对低位，具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元，26Q2环比减少211亿元至1894亿元，环比.1.0%，整体规模仍维持高位，CRO和创新药系主要重仓，对比26Q1，CRO系主要调仓方向。我们队为，我国基本医保基金收支稳健增长，在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极，CXO半年报整体超预期，目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显，有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归，建议重视:

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变电工作票作业规范及违章案例

在电气场所工作时，相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施，履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作，无需将高压设备停电者或做安全措施者非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作高压电力电缆不需要停电的工作

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WorkBuddy橙皮书

完全没用过WorkBuddy，但想系统上手的人。会用AI聊天工具，但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。