“大数据”时代下开放式创新发展趋势
大数据与中国外交决策机制创新——基于组织决策理论的视角
大数据在区域品牌营销中的应用研究
大数据是“大趋势”吗_基于关键词共现方法的反事实分析
为推动电动汽车行业这一新兴行业的发展,需要对其行业特点需要进行深入研究,本文借助大数据分析技术对电动汽车产业的运行状态数据进行挖掘研究,揭示电动汽车业的特性。
针对物联网数据采集应用，研究移动性受到限制的汇聚节点对数据采集性能和能量有效性造成的影响， 提出能量有效的数据采集策略．基于图论基本原理对系统进行分析，建立借助方格的网络分层描述方法．提出数 据采集中的能量分层优化HOEE问题，采用基于启发式算法的匹配算法来匹配节点方格，制定能耗均衡的数据 包上报策略．Nso仿真实验结果表明，HOEE数据采集策略具有优越性，与最短路径树、最大数据量最小路径以 及随机采集策略相比，网络寿命能够有效提高约30％，维持较高的数据采集性能．在具有移动性受限的汇聚节点 的物联网应用中使用HOEE数据采集策略，能够提高网络寿命，保证数据采集性能．
以覆盖类别为状态变量建立了窄带物联网（NB．IoT，narrow-band intemet ofthings）覆盖类别更新机制 的马尔可夫链模型，给出了平均接入失败概率和平均功耗的优化模型及求解办法，分析了前导码重复次数、系 统负载、全局最大传输次数对各覆盖类别最大传输次数最优取值的影响。数值分析表明：常规覆盖类别和扩展 环境覆盖类别的最大传输次数对系统性能影响较大，最大传输次数取值范围应分别控制在[1，5]和[1，7]之间；极 端环境覆盖类别的最大传输次数对系统性能影响不大，可取[1，10】之间的任意值，建议取值为1；所提的引入覆 盖类别回退机制的覆盖类别更新机制的平均功耗比协议模型低约95％。
泛在电力物联网对于我国电网未来绿色健康发展意 义重大。为阐明泛在电力物联网的意义，首先详细分析了 泛在电力物联网的概念、建设目标和目前存在的问题。继 而研究了其所运用的大数据、云计算、区块链和人工智能 等技术及其在电力系统中的应用。最后，总结分析了泛在 电力物联网的应用场景，并针对泛在电力物联网的未来发 展提出了相关的建议。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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