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李海花《工业互联网园区指南》解读

李海花《工业互联网园区指南》解读

  • 2021-06-20
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智慧社区建设中网格化技术有效性困境的形成逻辑及其跨越

近年来,信息技术的颠覆式创新引发了国家治理和社会治理的新一轮变革。在城市智慧社区建设中,以网格化管理技术为典型的信息技术应用,在重塑基层治理结构、增进社区回应性和提升整体治理绩效等方面发挥了卓越功效。但是对于技术直接使用者的社区居委会来说,网格化技术的设计目标与路径在和具体社区情境交融中产生了一定偏差,加剧了居委会的职责模糊程度,增加了居委会的效率考核压力,导致智慧社区陷入信息技术有效性困境。这可能与作为治理一线行动者的居委会在基层治理体系中表现出的全面职责、效率至上和灵活治理的行为特征有关。因此,考察微观行动者因素有利于厘清信息技术有效性困境的形成逻辑,进而找到破题之法。

  • 2021-04-19
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基于区间数PROMETHEE的智能制造能力评价研究_韩雅婷

智能制造是当今时代的发展趋势,也是制造企业的竞争优势。智能制造能力评价能够帮助企业准确掌握智能制造发展状况,为企业之后发展与转型提供有效、合理的依据。针对多属性决策中存在指标间补偿以及指标取值不确定的问题,提出一种基于区间数PROMETHEE的智能制造能力评价方法。首先,构建智能制造能力评价指标体系;其次,依据专家评分构造区间数评分集合矩阵;然后,根据核密度估计拟合出区间数集合的概率密度矩阵,基于Wasserstein距离构建PROMETHEE偏好函数;最后,利用该偏好函数计算出各个方案的净流量,得到最终的智能制造能力评价结果。通过实证研究,与其他方法进行对比,验证了该方法的科学性与有效性。

  • 2021-04-19
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智慧园林设计及其技术应用思考

信息技术使景观设计变得更加高效和科学。现代科技的进步推动智慧园林的发展,然而智慧园林的发展不仅依靠信息技术,更需要人的智慧、理性思维和感性设计参与其中。从智慧园林的长远发展来看,除了突出科学技术的应用,还需加入感知体验这个新元素。本文从智慧园林的形式和载体及其技术应用这几个方面对智慧园林设计进行分析,希望能理清智慧园林的组成内容,以及人、科技和环境在智慧园林中的相互关系,创造“增强感知”与“超现实体验”的现代园林景观,使智慧园林从单纯的技术应用拓展到更深层次的研究上,为智慧园林的发展提供更多可能性。

  • 2021-04-19
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智慧城市的产业选择与体系构建

目前,关于智慧城市产业组成的观点,多是从解决城市发展问题或信息技术发展领域等角度出发,缺少比较科学、系统的分析方法,提出的产业组成内容也不够全面。为更好研究智慧产业,明确智慧产业内容,笔者尝试分三步选择智慧产业。第一步,以应用为导向,梳理政府、专家提出的智慧应用领域,结合中国城市发展面临问题,找出建设智慧城市最需要建设的若干个领域。第二步,通过深入分析,梳理重点智慧应用领域中主要运用的技术和产品。第三步,将主要运用的技术和产品划分形成不同类别,归纳形成智慧产业,并与最新的 《国民经济分类及行业代码》[( GB/T 4754—2011) ] 进行对应。

  • 2021-04-17
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中国大学生英语句子加工的认知神经机制初探——以被动句的ERP研究为例

中国大学生英语句子加工的认知神经机制初探——以被动句的ERP研究为例

  • 2022-04-07
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大数据时代旨在政策参与的幸福研究

随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

  • 2022-01-17
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中国AI基础数据服务行业发展 报告

1 目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟,想要更加落地,解决行业具体痛点,需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑,可以说数据决定了AI的落地程度。 2 对比中国与世界的发展情形来看,人工智能行业发展前景良好,而作为强关联性的AI基础数据服务行业受其发展红利的影响,未来市场仍有不小的上升空间。 3 2019年中国AI基础数据服务行业市场规模可达30.9亿元,预计2025年市场规模将突 3 破100亿元,年化增长率为21.8%。

  • 2021-04-16
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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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