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大数据管辖视域下的数据疆域理论体系完善和发展

疆域形态的变化与人类社会的发展密切相关。当国家作为新政治形态出现后,无论是非主权的疆域形 态,或是主权原则下的疆域形态,都受到国家利益的直接影响。从传统单一的非主权疆域理论,到近代威斯特伐利 亚体系下的国家主权原则,再到全球治理时代下的国家利益边界外溢,疆域形态逐渐多样化,疆域理论也逐渐拓展 其纵深程度,传统的主权理论已经难以适应大数据时代下的国家利益冲突新态势。大数据正在成为新的国家竞争 力的爆发点和动力,人类的传统信息管理准则与模式面临着巨大挑战,数据跨境间的流动及国家数据安全问题凸 显,亟需对数据的国家治理重新进行定位,在创新数据疆域理论的基础上,完善国家数据疆域治理体系,推进数据 管辖治理全球合作。

  • 2021-06-21
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基于专利数据的城市轨道交通技术发展现状与趋势分析

城市轨道交通是城市公共交通的重要组成部分,基于专利数据的城市轨道交通技术分析旨在发现城市轨道交通技术的发展现状与趋势,为城市轨道交通行业发展提供导向参考,为该领域研究人员提供情报支撑。基于世界知识产权组织的国内专利数据,综合利用专利计量、文本挖掘、关键词共现网络、专利地图方法,对国内城市轨道交通专利进行分析,结果表明国内城市轨道交通正处于稳中有升的成长期。

  • 2021-04-25
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青椒集雨调亏滴灌智能需水感知与节水灌溉决策研究

青椒集雨调亏滴灌智能需水感知与节水灌溉决策研究

  • 2022-05-12
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定位策划-产业园互联网-合富辉煌-2012年12月28日天津物联网核心示范区项目前期发展策划报告终稿

定位策划-产业园互联网-合富辉煌-2012年12月28日天津物联网核心示范区项目前期发展策划报告终稿

  • 2022-04-21
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基于UDF的船用柴油机关重件MBD快速建模技术研究

随着“中国制造 2025”的提出和“工业 4.0”理念的普及,智能制造已经成为中 国制造业的发展方向,产品信息数字化是实现智能制造的前提,应用基于模型定义 (Model Based Definition, MBD)的技术理念是产品信息数字化技术发展的必然趋势, 船用柴油机的制造正逐步应用智能制造技术,所以船用柴油机制造企业急需具备快速 创建产品 MBD 模型的能力以满足日益增长的建模需求,从而使三维模型成为产品信 息的唯一载体。因此,本文以船用柴油机关重件为研究对象,提出了基于用户自定义 特征(User Defined Features, UDF)的船用柴油机关重件 MBD 快速建模方法,首先分 析船用柴油机关重件的设计特征,构建船用柴油机 UDF 库;然后提出了三维特征快速 联结方法,实现 UDF 快速定位;最后提出基于 UDF 的三维标注整合方法,以实现三 维智能标注,满足 MBD 模型快速创建的需求。

  • 2021-06-30
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面向大数据处理的数据流编程模型和工具综述

利用大数据计算平台对大量的静态数据进行数据挖掘和智能分析助推了大数据和人工智能应用的落地。在面 临互联网、物联网产生的日益庞大的实时动态数据的处理需求时,数据流计算被逐步引入目前的一些大数据 处理平台中。针对数据流的编程模型,比较了传统软件工程的面向数据流的分析和设计方法与目前针对大数 据处理平台的数据流编程模型提供的结构定义和模型参考,分析了两者的差异和不足,总结了数据流编程模 型的主要特征和关键要素。分析了目前数据流编程的主要方式以及与主流编程工具的结合,针对大数据处理 的数据流计算业务需求,给出了可视化数据流编程工具的基本框架和编程模式。

  • 2021-06-21
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智慧城市建设,平顶山交出亮丽答卷

2020 年 12 月 22 日,河南省自然资源管理“一网两长”制启动仪式在平顶山市宝丰县举行。平顶山市作为试点,依托智慧平顶山时空信息云平台等信息化优势,构建了平顶山“一网两长”信息管理系统,在河南省首个建立起无人机实景巡查 + 卫星遥感监测 +指挥调度督办的新型立体田长山长管理模式。

  • 2021-04-18
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2020年中国智能分拣行业研究报告

数据显示,2015年我国电子商务交易额预计为20.8万亿元,同比增长约27%,全国快递服务企业业务量累计完成206.7亿件,同比增长48%。近日,阿里巴巴集团宣布,最近一个财年电商交易额突破3万亿元,有望成为全球最大零售平台。在移动互联网等新技术的推动下,信息消费经济快速增长,电子商务引发的物流设备、仓储和配送需求呈现高速增长态势。 考虑到近年来人工成本的快速上升,对智能分拣系统等信息化产品需求增加。从自动化效果来看,目前半自动化分拣机的效率是人工的3倍以上,自动化分拣机的效率是人工分拣的6倍以上。在一个完整的自动化物流仓储系统中,输送分拣装备是物流自动化中的关键核心设备,成本占比高达36%。

  • 2021-04-18
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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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