对医院财务信息共享系统不完善、信息管理复杂、财务数据安全性低的问题，设计出一种 基于大数据技术的医院财务信息共享系统，利用反向传播（BP）神经网络算法完成财务信息的风险评 估，采用大数据可视化技术完成医院财务数据成像处理，通过元数据共享技术，进行财务共享数据的 传输，从而完成财务信息的共享。经过数据分析，发现本研究设计的医院财务信息共享系统安全性更 高，信息处理速度更快，获得效益更高，证明了本设计的可行性。
近年来，在新能源汽车示范推广和财政补贴的大背景下，我国新能源汽车产业快速发展。但与传统燃油车 相比，新能源汽车的技术成熟度尚且不足，在研发、运行阶段仍存在诸多问题等待解决，其中能耗和续航 问题的关注度尤为突出。本文基于车载终端采集到的新能源高频大数据，提取能够反映驾驶行为精细时空 变化特征的特征参数集，采用主成分分析方法将特征参数集进行优化，利用 K-means 算法实现驾驶行为 的自动分级，并分析了不同级别驾驶行为的能耗分布情况。分析结果表明，驾驶行为影响新能源汽车能耗 水平，其中平稳驾驶对应的能耗较低，对新能源汽车产品升级和用户驾驶习惯优化具有一定的参考价值。
以四川省某高校的网络教学平台为研究对象，对该平台的学生在线学习数据进行学习行为画像。采用 python、 dycharts、图表秀，对不同任务点（视频）学习情况下学生章节测验平均分、不同作业平均分下学生的章节测验平均分、不同 网络测评成绩下学生网络学习状况进行了画像。画像结果能直观看出任课老师对于课程设置的情况、学生学习的各项基 本情况、各学院对于学生学习管理的长处和短处，从而更有针对性地进行改善和提高。
【目的】 建设包含信息采集、数据管理、决策分析和可视化展示的蜂业大数据平台，助力解决信息化水平 低、行业信息不对称、管理效率低、蜂产品质量缺乏保障、蜂群养殖作业繁重等问题。【方法】 应用物联 网、3S、人工智能、嵌入式、无人机、移动互联网、防伪溯源等技术，搭建蜂业大数据信息采集渠道，依 据“1+1+1+N”的建设思想，采用包含数据采集层、数据资源层、业务支撑层、应用系统层和用户层等5层 架构的设计模式，建设智慧蜂业大数据平台。【结果】 建立了总数据量约 40T、包含蜂场环境、蜂群养殖、 全产业链蜂产品质量安全和公共信息等多个维度智慧蜂业大数据中心，打造了智慧蜂业大数据管理平台和 可视化系统，经过北京市密云区和湖北省竹山县示范应用，在“用数据生产”、“用数据管理”、“用数据决 策”、“用数据服务”等方面取得了一定效果。【结论】 本研究从总体架构搭建、平台设计、数据库建设、技 术实现和系统应用等方面进行了深入分析，实现了蜂业全产业链信息采集、智能管控、辅助决策及公共应 用服务，有助于提升蜂业智能化、标准化、信息化水平，实现蜂产业的提质、节本和增效，全套技术方案 和设计思路可为其他行业大数据平台搭建提供参考。
选取国内外几所计算机学科是优势学科的研究型大学，从课程设置、教材和知识点、课程作业 和考评等角度进行深入的纵向解构与分析，并进行横向比较与分析，提出研究型大学开展数据结构的建 议，从而为高校数据结构课程的建设与改革提供参考。
为有效处理电网调度中心检测得到的设备数据,提出了流处理平台 Spark 与 Xgboost 算法相 结合的分类电力设备数据故障诊断模型。 首先介绍了变压器设备故障诊断的判断依据；然后在 Spark 框架的基础上,利用 Xgboost 算法构建了一个设备故障诊断模型；最后对模型的分类性能和 运算速度进行了分析。 结果显示:模型使用 Spark 平台和 Xgboost 算法性能更优。
在公共交通供给研究中，长期以来对效率问题分析得较为深入，而对公平性问题研究较少。 从不同收入、人口就业密度片区的公交供给水平出发，对广州市公共交通供给的公平和效率进行分析。通 过建立三维坐标系，识别低收入、高密度、低公交可达性地区，作为下一步重点完善公交可达性的目标地 区。研究结果表明，过去的公共交通建设成果较好地实现了效率优先的目标，但在提升公平性方面仍有待 完善。广州市符合低人均收入一高人口密度一低公交可达性的社区达到89个，人口合计达到129万，主 要分布在城中村以及城中村周边大型社区，该部分片区是下一步优化公共交通供给的重点地区。
目的：总结《中医方剂大辞典》中治疗口疮的用药特点，为中医临床用药提供参考。方法：归纳 《中医方剂大辞典》中治疗口疮的方剂和药物，并对其性、味、归经及功用进行整理，运用Excel2010、 SPSS 22．O、weka 3．8、Cytoscape 3．6．1、复杂系统熵聚类等对数据进行统计分析。结果：共整理457首 治疗口疮的方剂，共有中药289味。方中高频药物为甘草、黄连、黄柏、黄芩、冰片等，多属清热药、补虚 药，辅以开窍药等，药性寒平为多，药味多苦甘辛，多归肺胃心经。关联规则分析后，可得到桔梗一甘草、 麦冬一甘草等药对配伍。利用熵层次聚类方法，挖掘新处方5首，治法以清热泻火为主，兼以消肿散结。 结论：《中医方剂大辞典》收录治疗口疮方剂组方以清热泻火为主，兼以敛疮生肌为要。研究结果可为现 代临床医师辨证治疗口疮提供参考。
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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
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”。
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。
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。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
AR眼镜与AI深度融合是下一代计算终端从纯音频，摄像类无屏产品，快速演进为音摄功能延续，新增显示屏的AI智能交互眼镜。AI智能眼镜蓬勃发展，预计市场规模将保持高速增长，2026年销量超过70万台。
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