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德勤:数字化势在必行

民营企业越来越迫切地需要掌握数字化能力,成为全面发展的数字化企业。想要进行数字化转型的民营企业应当了解其数字化基线,探索新的机遇,并确定在不断发展的以客户为中心的数字化环境中的优先战略,以及如何在其中获胜。

  • 2022-11-18
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多智能体预测状态表示模型研究

多智能体预测状态表示模型研究成果介绍与转化

  • 2022-05-12
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安全的张量大数据分析与处理研究

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。

  • 2022-01-23
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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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基于深度学习和物联网技术的智慧污水管控系统

在智慧城市建设中,水资源的智慧化管理是其不可或缺的一环,智慧水务对促进城市的长期健康发展意义重大。以青岛市某精细化工厂为例,将人工智能技术与物联网技术相结合并运用于该化工厂智慧污水管控系统中,通过一系列传感器采集动态数据,实现对水质质量的实时监测。该智慧污水管控系统应用深度学习中的长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络对设备故障进行预测,设计并实现了基于强化学习和专家系统的智能运行模块对该污水处理装置进行管理。初步实验结果表明:该系统可以实现对小型化、分布式的智慧污水管控系统的智能运行和预测性维护,具有可行性且运行稳定。

  • 2021-04-25
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2020疫情对中国面板上下游产业链市场供需影响分析行业研究报告

? 显示面板前段制程、上游主要原材料自动化程度较高,假期生产不停机,前段生产影响较小。模组段劳动力需求较高,受假期延 迟,PCB、包材等后段材料供应短缺影响,实际产出有所下降。 ? 代工厂、品牌厂对劳动力需求程度也较高,受交通封锁及隔离要求影响,影响相应产品产能。

  • 2021-04-17
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基于贝叶斯算法的网络安全评估模型研究_李晓花

网络安全评估涉及两个方面,即技术和管理。评估中存在大量不确定性,无法完全量化。因此,很难实现完全客观的网络信息安全风险评估。为此,该文提出了一种基于贝叶斯算法的网络安全评估模型,以分析和量化由各种威胁源引起的网络安全风险。通过专家知识的整合,阐明了贝叶斯算法的推理规则的条件概率矩阵,综合了专家对目标信息系统威胁程度的主观判断信息,以此作为目标信息系统威胁程度的先验信息。利用贝叶斯算子实现了客观评估信息的观察节点,将主客观安全威胁等级进行了整合,实现了安全评估的连续性和积累性。通过模型应用实例验证了该模型的合理性和有效性。

  • 2021-04-20
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浅谈物联网技术的发展趋势与人工智能的结合应用

随着互联网时代的发展和信息量的不断增加,物联网设备、信息和数据的处理、跟踪和分析将成为一个非常棘手的问题。这些与物联网应用相关的现实问题需要基础技术的发展。它可以解决传统通信技术所特有的问题,解决物联网领域的实际应用问题。人工智能技术是基于通信技术的发展,以改善与物联网等网络相关的引擎。人工智能相关软件的开发和应用为物联网提供了强大的联网、计算和存储能力。本文分析了人工智能相关技术在物联网应用中的设计与应用

  • 2021-04-17
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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