：连续在线滨海湿地生态物联网观测系统，因传感器技术局限及环境干扰会产生异常观测数据， 影响数据使用，有效的数据预处理极为重要。以上海崇明东滩国际重要湿地生态观测数据为研究对象，将 异常数据分为数值异常、波动异常与异常事件3种类型，基于回归残差概率分布异常检测算法，使用查找 表和多指标时间序列模型，综合多环境要素相互关系，构建针对滨海湿地生态观测的数据预处理方法。相 比传统方法，该方法在保证异常数据检测精度的同时，更好地区分了异常事件与传感器异常，减少误判。 通过分析9个指标5万余条数据，以10_8～10．20的阈值分别检测出o．18％～8．12％的数值异常和波动异 常，以及2次异常事件。分析数据预处理结果，传感器的观测原理、观测季节等因素会影响传感器的稳定 性，人类活动是造成观测区异常事件发生的主要因素。
新兴金融科技 “赋能” 传统金融业将是当前和今后一个时期金融业创新发展的核心逻辑。 而作为金融 科技的技术集成代表， 物联网思维和技术实现了物物、 人物之间的信息交互和无缝对接， 重构了目前的金融信 用环境， 为金融业带来了客观信用体系， 为 “物联网+金融” 的融合创新奠定了坚实的基础。 这将彻底改变传 统银行业金融机构在信贷业务、 风险控制、 内部管理中的逻辑思维， 对金融交易成本和交易效率方面实现 “帕 累托改进”。 抓住物联网金融发展大势， 重构传统银行业金融机构在信贷业务、 风险控制、 内部管理中的逻辑， 打造出具有普惠化、 智慧化、 精细化的物联网银行将是中国银行业前沿探索和创新实践的新方向、 新战略、 新 高地。
：利用142家企业问卷数据，研究物联网应用模式及其通过供应链集成的中介作用影响企业绩效的机制。研究 发现：物联网应用是个双元构思，包括两种具有不同行为逻辑和预期价值且又互补的模式——物联网应用于利用与 探索；物联网应用于利用与探索能够通过供应商集成的完全中介作用和顾客集成的部分中介作用影响企业绩效。
智能建筑的发展，是科学技术发展的产物；智能建筑在发展中，建筑技术和通信技术、控制技术、计算机技术、显示技术逐渐成为了其技术基础。通信技术是信息技术的一种，通信承担着信息的传递的任务。通信网络是智能建筑的技术基础，其广泛应用推动了智能建筑的发展。对于信息社会而言，人们对通信的要求越来越高，使得智能建筑中通信网络的应用水平也逐步提高。本文对智能建筑通信网络的应用作了分类；对智能建筑中通信网络的发展和应用情况做了论述
已建水利工程点多面广，运行管理任务繁重复杂，信息化建设严重滞后，亟需加强水利工程智慧化的运 行管理，最大程度发挥工程综合效益。 在分析我国水利工程信息化建设现状和存在主要问题的基础上，分析了面向智慧化运行管理的智慧化应用场景，研究提出了我国推进水利工程智慧化运行管理的发展思路，并以水库为例，提出了由信息感知、传输网络、云中心、云服务平台和智慧应用等层次构成的水利工程智慧化运行管理框架。 研究成果可为完善水利工程信息化建设思路、提升水利工程现代化管理水平以及推进智慧水利建设提供参考
攻防演习的艰难决定 问题与挑战分析 解决思路 实现方案 总结（Take Away） SDLC安全研发流程 培训 需求评审 安全测试 发布审核 安全防御产品 覆盖面不全、需求碎片化 人力不足 响应慢影响业务效率 挑战 覆盖遗漏（新应用/主机/服务） 资产记录不全、不准 防御策略与业务场景不匹配
枣矿集团为了改善传统煤质管理存在的滞后性问题,通过深入研究,对煤质数据进行预先管理,分层级、按流程完善管理体系,同时运用大数据构建了煤质管理系统,以建立数据库、增设预警装置等方式进行质量信息对比和分析,不断地修正煤质预测的数据模型,最终实现预测的准确性。
大数据时代基于物联网和云计算的地质信息化研究
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
LSTM，善于建模时间序列的非线性动态模式；能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂，对特征解释力较弱。 而随机森林，具有强大的特征选择能力，稳定性高，训练速度快，抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势： LSTM用于建模时序依赖性，提取深层次的时间动态特征； RF用于建模非线性关系与残差校正，增强模型稳定性与泛化能力； 结构更灵活，预测更准确，解释性更强。
今儿和大家分别简单的聊聊：线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解，就是回归，为什么会扯到各种各样的回归？！ 咱们今儿来聊聊，希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法，能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系，也是很多复杂模型的起点。 多项式回归，在此基础上增加了非线性表达能力，适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了，不仅给预测结果，还能告诉你有多“靠谱”。
今儿和大家聊一个非常常用，且重要的分类模型算法：XGBoost ！ 要做分类问题（输出类别），XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来，变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost（提升）？每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”，而是按顺序逐棵建立：每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误（就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距）。
今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例：基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中，一个模型很难吃下所有频段的信号，涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线：把不同频段的信号拆开来，再用最擅长处理该频段的模型去拟合，最后把各模型的预测组合起来。
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