农业信息化是国民经济信息化的基础和重要组成部分，是统筹城乡和促进农业经济发展 的重要手段。完善的农业信息服务是加快农业信息化发展进程的前提和基础。物联网作为新 一代信息技术的重要组成部分，被视为继计算机、互联网之后世界信息技术发展的又一次革 命浪潮，也是我国“十二五”规划的重要内容之一。因此，物联网技术的应用是我国农业信 息化建设的重要发展机遇。本文以物联网技术应用为切入点，以农业信息化、农业信息服务 体系等相关理论为基础，通过对物联网层面的农业信息服务需求进行探索和分析，尝试建立 物联网环境下的农业信息服务体系，以期促进物联网技术更好地服务于我国农业信息化建设。 论文首先分析了国内外农业信息服务体系现状，为江苏省农业信息服务体系建设提供参 考。其次，比较了物联网环境下农业信息服务的优势，并列举了物联网在农业信息服务中的 主要应用。通过对江苏省农业物联网的应用发展情况的研究发现：目前，物联网的应用正处 于初级发展阶段，技术服务种类较少，且技术的推广存在一定的地域差异化。接着，对江苏 省内部分地市的农业物联网产业园区的工作人员以及正尝试运用物联网技术进行农业生产的 专业种养殖户进行了问卷调研，调研区域主要有南京、无锡、苏州、扬州、南通、淮安以及 盐城等 7 个地市，涵盖了苏南、苏中、苏北等重点区域。自 2014 年 7 月 16 日至 2014 年 9 月 2 日，共发放问卷 610 份，回收 561 份，其中有效问卷 534 份，收集到各类访谈记录 107 份。 应用 SPSS 软件对 12 种农业物联网应用调研数据进行因子分析，提取出四大公共需求因子， 并命名为农业生产精细管理，农业生态环境管理，农产品质量安全管理，农业资源管理，填 补了农业物联网应用分类的空白，并以此建立农业物联网应用评价指标体系，运用模糊综合 评价法，使得抽象的应用需求指标得以量化展现。结果表明：第一，农业信息服务中，物联 网的各项应用之间而存在着一定的关联性，可对其进行归类分析，便于进行资源和信息的统 一管理，实现信息服务的集约化；第二，受当前农业经济和技术发展水平的影响，农业经营 户对各种物联网应用的需求程度存在优先级差别，需求的优先级能为技术研发和推广服务提 供一定的市场参考；第三，当前，物联网在农业信息服务中的总体应用需求较为强烈，为提 供完善的农业信息服务，构建物联网环境下的农业信息服务体系十分迫切。最后，基于前文 的研究结果，结合物联网技术的需求特点和其自身的系统架构，构建了物联网环境下的农业 信息服务体系。并提出了服务体系的优化建议。
随着我国制造业的迅猛发展，我国已成为名副其实的制造大国。面对我国制造业大而不强的事实，政府提出“中国制造 2025”战略，努力推进制造业转型升级，该战略的核心是实施智能制造，但是由于目前企业对智能制造的认识、发展路径、可行方向等方面的困惑，使得智能制造的推进进程缓慢。
我国虽是第--N鞋大国，但离制鞋强国还有很大差距，制鞋技术落后，先进制造理念、 技术在制鞋企业鲜有踪迹，科技力量明显不足，制鞋过程仍以大规模工业生产为主要生产 方式。机械化大生产所带来的生产制造柔性差、产品更新换代速度慢、无法满足每个客户 的个性化需求的弊病也显而易见。
随着物联网、人工智能、大数据等高新信息技术的创新发展，智能制造已然成 为世界范围内实体经济再发展的内在需求，同时也是我国实现制造业转型升级的必 由之路。山东省始终坚持中国特色社会主义经济发展道路，积极响应国家《中国制 造 2025》发展规划，振兴实体经济。在宏观层面上建立智能制造综合能力评价体系， 从而对山东省智能制造综合能力水平做出客观准确的评价。
2014年是中国接入国际互联网20周年。正值20周年之际，中央网络安全和 信息化领导小组宣布设立，由习近平亲任组长。在2015年的两会上，李克强总理 提出要“互联网+"战略，通过云计算、智能制造、移动互联网、物联网、大数据 等技术，推进互联网金融、电子商务及工业互联网等的健康有序发展。另外总理 还提出“中国制造2025”战略，确定在2025年左右，中国制造业整体水平大幅提 高，创新驱动力明显加强，全国劳动生产率显著提高，工业化和信息化两化融合 程度上一个新阶段，主要行业物耗、能耗及排放等达世界领先。总体来说，近年 来国家对信息化领域的重视提高到了一个新的高度。
：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。
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。
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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”。
数据巳成为关键生产要素。 在数字经济时代， 数据作为与传统生产要素（土地、 劳动力、 资本、 技术）并列的新型要素， 其价值本质在于通过汇聚、 加工和应用， 优化资源配置、 提升生产效率并创造经济价值。 这一地位的确立源于数据在经济社会发展中的核心驱动作用， 它不仅是信息社会的基础资源， 更是推动新质生产力发展的核心引擎。 习近平总书记指出， 数据是数字经济时代的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。 近年来大模型技术不断取得突破， 大规模高质量训练数据的投入在其中起到了关键作用，也进一步将？“？以数据为中心的人工智能？“？推向一个新阶段。 在国家层面， 以《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》 (“数据二十条”？)为核心框架的数据基础制度体系巳经构建。 该体系围绕数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四大支柱深化制度建设，旨在激活数据要素潜能并规范市场秩序。 这？一“？四梁八柱”式的制度设计， 正从政策框架向实操落地转化， 为数字中国建设筑牢制度根基。 流通利用具有显著紧追性。？一要突破经济增长瓶颈。 通过数“ 十五五”？时期(2026—2030年）， 推动数据资源高效据流通优化资源配置， 提升全要素生产率， 显著降低传统要素（资本、 劳动力）错配成本。 二要满足新质生产力培育的追切需求。 人工智能、 生物育种等战略新兴产业依赖高质量数据融合；数据流通滞后将直接阻碍大模型训练、 新材料研发等关键创新进程， 削弱国际竟争力。 三要破解数据要素市场化改革的深层次梗阻。权属界定模糊导致企业？“？不敢流通”等制度性堵点亟待疏通；数据跨境流动、 隐私保护等风险尚未建立系统化治理框架；安全与效率的平衡面临挑战。 四要抓住全球竟争格局重构的战略窗口期。 加速应对以美国为首的数据跨境流动规则体系， 提升我国数据跨境流通能力与数字贸易规则话语权。 因此， “ 十五五”时期需以流通效率跃升为核心突破口， 系统破解制度、 技术、 安全三重约束。 AI大模型爆发对数据流通利用提出新挑战。AI时代对数据处理的规模与速度要求实现了数量级的跃升， 且数据呈现出巨量小文件、 单一？目录海量文件等独特特征；CPU、 网络的新发展也需要全新软件的匹配， 这都对面向AI时代的分布式文件系统提出了新挑战。 伴随千行百业的数字化转型迈向深水区， AI、 HPC、 大数据等新型关键应用正加速融入企业生产决策系统， 其对业务体验和底座支撑的要求也水涨船高， 既有的存储产品及解决方案难免捉襟见肘。 尤值？一提的是， 生成式AI浪潮打开了？“？潘多拉魔盒？＂， 激活了视频、语音、 文本、 图片等海量非结构化数据的潜能。 很多企业数据中心汇聚了不同应用的多种类、 多格式、 多协议数据， 这对实时分析、 智能决策、 节能减碳提出前所未有的挑战， 以存力变革推动数据服务跃迁势在必行。 本报告着眼于健全AI领域数据资源高效流通利用的政策措施， 提出适应AI应用的数据资源高效流通利用技术路径， 打造高性能分布式存储全闪化数据基础设施底座， 健全精准高效的数据管理体系，构建智能化、 一体化的数据流通利用平台， 深化AI领域数据资源高效流通利用场景， 促进数据高质量供给、 高效流通利用， 降低社会用数成本和用数门槛， 赋能实体经济， 促进社会高质量发展， 打造国际竞争新优势，构建？“数据要素？X？人工智能“？双向赋能的发展格局。
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）。
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