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大数据时代,没有数学思维的人将寸步难行!

用数据说话:你只要算算这些文章中的家长在人口中比例就一目了然了: 最新人口普查数据,大专及以上学历人口占总比12.26%。 本科学历人口占中国总人口约6%,然后像文中父母那样还是名校+高收入+没有移民海外的,恐怕0.5%都占不到。

  • 2021-04-20
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大数据显示:中国白领健康令人堪忧

大数据显示:中国白领健康令人堪忧 据统计,中国主流城市的白领亚健康比例高达76%,处于过劳状态的白领接近六成,真正意义上的健康人比例不足3%。那白领到底有哪些健康问题?

  • 2021-04-20
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工业互联网数据安全分类分级防护框架研究

通过对工业互联网数据面临的主要问题和风险进行分析, 并对适用于工业互联网数据安全的防 护技术进行研究,提出从通用安全防护、分类安全防护、分级安全防护三个层面构建的工业互联网数据安 全防护框架,将系统防护与数据防护、动态防护与静态防护、管理要求与技术支撑相结合,解决不同层次 的安全问题,为有效提升企业工业互联网数据安全防护能力提供借鉴思路。

  • 2021-04-20
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第四次工业革命带给世界的深刻变革

第四次工业革命和技术革新蕴含着巨大的技术红利和发展契机,主要体现在新一轮工业革命彻底改变了人类原有的技术和生产体系,颠覆或创新了几乎所有行业的产品和服务,深刻改变了经济社会资源的配置方式和使用效率,蕴含着人类生产方式和经济组织形态发生根本性变革的创新动能。但同时,新技术的广泛深度应用也产生广泛的负面外部性,表现为创新科技与经济的融合发展加剧了经济不平等现象,新技术企业发展与互联网经济出现了明显的“头部固化”趋势,以及技术在社会领域带来一系列新型“创造性破坏”等问题。

  • 2021-04-20
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工业互联网与商业银行业务模式升级

摘要:通过发展工业互联网促进数字化转型,已经成为我国产业升级和经济高质量发展的重要途径。商业银行作为我国金融系统的支柱行业,应将自身转型升级与工业互联网发展进程充分融合,一方面借助工业互联网技术重塑业务模式,创造全新的发展格局;另一方面也可以为我国产业数字化改革提供金融服务支持,提升金融服务实体经济能力。因此本文首先对工业互联网内涵及技术特征进行分析,进而基于工业互联网优化数据流转渠道和打破信息壁垒的能力特征,探索商业银行通过工业互联网融入实体经济产业生态、升级金融服务模式的方向,并研究在产业数据快速积累的情况下,商业银行进行创新性数据资产管理的可行性,最后针对商业银行在工业互联网时代的发展战略提出建议。

  • 2021-04-20
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工业4.0背景下国际国内化工高等教育对比研究

工业4.0背景下,全球化工行业正经历着前所未有的互联网、大数据和智能化变革,化工高等教育也面临着培养新型化工人才的巨大挑战。文章研究了国内外化工行业发展情况,并从学习产出角度对国内外化工高等教育现状进行了对比分析。研究表明,我国化工高等教育虽建立了系统的化工基础理论知识体系,但在学生的学科兴趣和专业方向引导、学术启蒙、创新创业能力培养和职业素养提升方面有待加强;应保持教学内容的前沿性和先进性,采用更加开放和多样化的教学方法及考核方式;强化多种形式的多方合作交流,增强学生的国际化视野,推进新工科建设,培养适应新工业时代的创新型化工人才。

  • 2021-04-20
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基于线性规划数学模型算法的沿江地区箱梁预制场砂石料供应研究_赵运铎

箱梁预制场的砂石料供应方案是箱梁预制的重要环节,合理的砂石料供应方案对降低工程建设项目的冗余成本具有重要意义。文章主要通过实际调查资料,分析了汽车运输和船舶运输砂石料的运距分界点,通过运筹学线性规划模型解决箱梁预制场的砂石料供应问题,并通过实际算例验证数学模型解决箱梁预制场碎石供应的可行性,对比供应方案和不同运输方式碎石供应的差异,便于施工管理企业进行箱梁预制场的当地料供应决策。

  • 2021-04-20
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含蒸汽蓄热器的工业蒸汽系统发电灵活性量化

城市作为能源消费的主体,聚集了全球50%以上的人口,消耗了80%的一次能源,产生了75%的碳排放。随着“碳达峰、碳中和”目标的提出,中国能源领域将迎来一次根本性变革。城市能源系统的智慧低碳转型对于中国实现温室气体减排目标,促进经济绿色、高效发展具有重要意义。近年来,在城市能源系统评估分析、优化运行、规划设计、应用实例等领域涌现出大量优秀成果,为加快全球能源互联网建设,推动清洁可再生能源利用提供了理论和技术支撑。

  • 2021-04-20
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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

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