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大数据时代因果关系的重构及认识论价值_张晓兰

大数据时代最重要的认识变革就是由探究事物的因果关系转向关注相关关系。实际上,相关关系的挑战早在"休谟问题"和"量子理论"就已经开始,但它们并非要彻底否定因果关系,而是提出要重新刻画因果关系的历史重任。朱迪亚·珀尔首次重构"因果关系之梯",强调因果关系有三个不同层级即关联、干预和反事实,并对应三种认识能力即观察能力、行动能力和想象能力。相关关系只是因果关系的最低层级,人类要想改变世界和创构世界,就要迈上因果之梯的更高层级,呈现出人类的主动行动和对虚拟创构物的想象。大数据因果关系的重构意味着一场人类的认知革命,不仅意味着整体上实现创构认识论的发展,彰显个性化知识的价值,而且意味着强人工智能的可能性。

  • 2021-06-21
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“电子人”法律主体论

电子人在法律层面如何定义,他们能否享受人类社会的权益,对人类社会是否有义务。

  • 2021-06-17
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基于隐马尔可夫模型的多真值发现算法

数据量的增长加大了信息获取的难度 ,如何从大量数据中准确获得有效信息是当前的研究热 点 。 借鉴隐马尔可夫模型的状态转移概率 ,构建了基于图模型的多真值发现算法 GraphTD ,借助各数据 源中描述的可信度转移矩阵 ,计算出数据值为真的概率的收敛值 。 同时 ,提出改进的初始真值的确定算法 CVote ,可有效提高 GraphTD 的正确率 ,避免了投票法在多真值发现中存在的诸多不足 。 在书籍作者数 据集上的实验结果表明 ,基于图模型的 GraphTD 真值发现算法能够提高真值识别的准确率 ,CVote 算法 通过对初始真值选择的改良 ,可以有效提高真值发现算法的正确率 。

  • 2021-06-15
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基于Arduino的智能家居系统的设计与实现

该文基于 Arduino嵌入式系统与物联网工程有机结合,设计并实现了智能家居系统。该设计主要由感知层、网络层和应用层组成。通过人工智能技术,系统可根据使用者的口令以及手势等执行相应的命令,实现了智能人机交互。同时使用逻辑回归等机器学习算法,在感知家庭环境数据的同时,为用户的行为建模,可以对家居进行人性化的管理。通过计算机和物联网的支持,智能家居成为了新型产业的佼佼者,伴随着时代发展,人工智能技术的介入,将会让人们的生活更安全、环保、智能。

  • 2021-06-18
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智能家居信息安全风险与防御

随着网络信息技术的飞速发展,依托于物联网的智能家居也迎来了高速发展阶段。 智能家居带给人们便捷、高效、智能的生 活环境,同时也带来了不少的安全隐患。 从智能家居的系统架构可知,智能家居产品的安全一般可从终端安全、云端安全、客户端安 全和通信安全四个方面进行评价。 通过设计安全的鉴权和访问控制机制、对固件和应用程序(APP)中的代码进行加固和混淆、本地 和云端数据的加密存储、加密的通信协议等措施,有效地降低智能家居产品的安全风险,从而保护广大消费者的人身财产安全。 该研 究对智能家居的安全风险和防御方法进行了全面的探索,为将来建设以人工智能为基础的软硬一体化生态体系起到了抛砖引玉的作 用,为实现更舒适、更安全的智慧生活打下坚实的基础。

  • 2021-06-18
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新媒体用户分析报告

mWebTracker是通过对无线网站加码形式,实现对无线WAP网站全流量、用户结构、访问路径等内容的监测,真实反映WAP网站实际流量情况以及手机用户访问体验;并即时动态的提供不同广告位带来的投放效果,为广告投放策略调整提供数据支持,掌握无线网络广告真实投放效果。

  • 2021-06-15
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数据价值化与数据要素报告

数据价值化与数据要素市场发展报告建立了数据价值化的“三化”框架,即数据资源化、数据资产化、数据资本化。全球数据的井喷式生产为数据资源化奠定了基础,本报告重点分析数据资源化中的产业发展规律,其中,数据采集、数据标注有望成为撬动产业规模发展的新引擎。

  • 2021-05-31
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智能制造!国内民机制造业迎来突破

近年来,物联网、大数据、云计算等新一代信息通信技术得到了快速发展,并与先进制造技术实现了融合创新发展,促进了智能制造的涌现和发展。当前,智能制造已成为未来全球制造业的发展方向,正引发全球制造业的新一轮产业变革。

  • 2021-04-30
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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固态电池产业化的革命性创新

弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力,能完整保留物料原始粒型与理化性能,避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。

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新时代背景下零碳园区建设的原理和方法

2026年“十五五”开局的绿色转型使命 统 2026年作为“十五五”规划开局之年,中国正以前所未有的决心推进经济社会全面绿色转型。实现碳达峰、碳中和不仅是应对全球气候变化的国际承诺,更是我国实现可持续发展、构建新发展格局的内在要求。

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