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艾瑞咨询:2023年中国数字孪生城市行业研究报告

随着城镇化进程加快、城镇化与信息化的广泛渗透和深度融合,城市治理和运行水平有所提升,但各种城市病仍然存在甚至局部咖剧。不是城市信息化建设失效了,而是过往的技术方案无法匹配城市日新月异的发展速度和需要。在新型城镇化建设和新型智慧城市建设的新阶段,数字孪生提供了一种全要素、全天候、全生命周期、实时感知监测、交互控制、推演预测、科学决策的颠覆性的创新理念,迅速成为了我国以及世界各国、各地区城市运营管理的抓手。

  • 2023-02-11
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基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析

近几年,随着航空市场的快速发展,对于航空公司而言,如何在增加市场占有率的同时,对客户的流失进行有效的 控制也刻不容缓。 基于随机森林算法,根据航空客户数据,建立流失预测模型,对客户是否已流失进行预测研究,将传统 的 RFM 客户价值模型进行改进,结合随机森林算法对客户流失进行预测。 实验结果表明,基于 RFM 模型的随机森林算 法构建的客户流失模型拥有更具有说服力的指标选取,AUC 值达到 0. 92,且准确率较高。 利用该模型可对航空公司客 户流失进行较为准确的预测,对流失客户进行分类,为民航企业提供营销策略。

  • 2021-06-16
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2020年MCN发展研究报告

我们认为, MCN 重新定义了营销形态,将品牌核心价值直接传递给消费者,同时集聚粉丝 流量回馈给品牌商,借助各类新媒体平台,简化中间环节,提升变现效率,有望持续为新经 济赋能

  • 2021-04-19
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软件与信息技术行业研发投入对高管薪酬业绩敏感性的实证研究_——以股权集中度为调节变量

高管薪酬业绩敏感性是薪酬和业绩的结合,是企业管理的重要研究课题。探究股权集中度对研发投入与高管薪 酬业绩敏感性之间关系的作用也因此具有了必要性。以软件与信息技术行业的上市公司为样本,选取2015—2019年的相关数 据,采用描述性统计、多重共线性检验、回归分析等多种统计方法,实证分析股权集中度、研发投入与高管薪酬业绩敏感性之 间的关系。研究结果显示,研发投入与高管薪酬业绩敏感性正相关,股权集中度对研发投入与高管薪酬业绩敏感性之间的关 系呈正向调节作用。创新之处在于研发投入与高管薪酬业绩敏感性的关系中加入了调节变量股权集中度,并且主要针对软件与信息技术行业进行研究。研究结论为软件与信息技术行业如何处理股权集中度、研发投入与高管薪酬业绩敏感性三者之间 的关系提供了理论基础和合理建议。

  • 2021-05-07
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2023年中国智慧口岸行业概览-口岸全面开放-智能设备迎机遇-头豹研究院

口岸通关效率与管理运营情况对促进跨境贸易以及提升中国营商环境有重要意义,“十三五”以来中国对口岸的管理以及基础设施建设评估标准越来越严格,“十四五”为中国口岸建设分别制定了2025及2035年目标,2035年将高质量完成“五型”口岸建设,为推进该目标,有关政府将对各区域口岸进行评估。从评估指标看,无论是智慧智能指标、硬件设施指标还是运行安全指标,均离不开对智慧口岸设备的投入。

  • 2024-04-03
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异类:不一样的成功启示录

异类:不一样的成功启示录

  • 2022-04-14
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确权、交易、资产化_对大数据转为生产要素基础理论问题的再思考

:大数据是数字经济的基础性、战略性资源,是后疫情时代经济发展的重要生产要 素,但社会各界对大数据的理论认知仍落后于其应用实践,而且大数据确权、交易定价、资产化问 题也存在诸多争议,这对大数据产业和数字经济的持续健康发展形成潜在隐患,也成为制约大数 据向生产要素正常转化并参与社会大生产的关键。文章在对大数据概念、属性重新认识的基础 上,综合财经、法律等理论观点和实操技巧,阐述了大数据如何从商品流通要素演变为社会生产 要素的市场逻辑以及使用价值如何注入大数据的资产化过程,并从实践视角提出大数据确权的 法理基础和大数据交易所生态下交易定价模型。同时提出以数据税来弥补大数据采集环节个人 和企业放弃的小微权利,将私权转化为社会公共产品,为大数据产业和要素市场发展提供新的借 鉴

  • 2021-06-23
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网络数字化侵害量表中文版在大学生群体中的信效度

采用网络数字化侵害量表中文版、焦虑自评量表和情感量表,对从四川省 4 所高校中整群抽取的 2 307 名 大学生进行调查,3 周后再从中抽取 86 名同学进行重测。使用 SPSS 23.0 与 Mplus 8.0 软件对数据进行探索性 和验证性因素分析。结果显示:DVS 中文版本 1 1 道题目得分在高分组和低分组间存在显著性差异(t 值为 -1 0.02 ~-88.1 3,均 P 值 <0.001 ),题总相关 r 介于 0.435 ~0.61 5 之间(P <0.01 );基于碎石图和平行分析法 交叉验证保留 3 个因子:私人信息泄露、网络账户困扰以及网络内容侵害,可解释 DVS 中文版所有题项 51 .56% 的变异,各条目的因素负荷介于 0.350 ~0.71 4 之间;验证性因素分析表明 DVS 中文版 3 因素模型较好地拟合数 据(CFI =0.908,TLI =0.877,RMSEA =0.063,RMSEA 90%的 CI 为 0.055 ~0.071 ,SRMR =0.048,因素负荷介于 0.353 ~0.71 1 之间);DVS 中文版与 SAS、AS 分别正相关(rSAS =0.259、rAS =0.26,均 P 值 <0.01 );DVS 中文版总 量表的 Cronbach’s α系数为 0.738,各维度的 Cronbach’s α系数在 0.535 ~0.661 之间,重测信度为 0.670。

  • 2021-06-17
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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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