为提供物资配送性能，采用群体智能算法用于物资配送数学模型优化，以降低物资配送成本。首先提出物资配送问题模型，选择物资配送中心所有商品配送至各配送点的成本总和作为优化目标函数，然后采用灰狼算法进行优化，将配送中心与配送点坐标映射至狼群分布坐标，采用配送成本总和的倒数作为适应度函数，选择3个最优个体作为高级狼，剩余为普通狼，普通狼不断的位置更新跟随高级狼，最后获得适应度最高的跟随路径即为物资配送路径。实验证明：通过灰狼优化的物资配送路径，相比于常用的物资配送路径规划算法，能够获得更低的配送成本。
随着大数据技术在教育领域应用的不断深入，教育数据采集、分析及共享等环节可能带来的个人隐私安全 等潜在风险不容忽视。如何保障教育数据安全，对教育数据进行合理、合规的分析和利用是当前亟须解决 的问题。基于教育大数据的特征，重点阐明了教育大数据的隐私内涵，围绕教育数据生命周期内各利益相 关方的隐私保护需求，提出了教育大数据隐私保护框架，并针对性地梳理了目前可用于教育领域的隐私保 护技术体系，以期为教育大数据各个应用环节提供支撑，推动教育大数据的规范有序发展。
本项目基于物联网，操作完成物联网应用综合实训操作架上智能家居模拟器械，实现实验架上各个仪器根据所需要求进行正常检测与正常控制，保证协调器、路由器和终端的平稳正确连接，实现例如电表、报警器、灯光、风扇以及窗帘等模拟机器的智能化控制。
蓬勃发展的财务共享服务大大提高了企业集团 财务工作的效率。目前，我国的财务共享服务平台在降低人 工成本、提高运营效率等方面具有出色的表现，但还未能充 分发挥财务工作价值创造的功能。利用大数据和人工智能技 术改进财务共享服务平台，可以进一步解放人力，促进业财 融合，是财务共享服务中心发挥价值创造功能的重要途径。 最后，改进工作应妥善处理集权与分权平衡、积极向业务延 伸和拓展财务人员职业技能等问题。
：传统的铁路运输行车指挥模式对调度员的记忆力和经验依赖程度高，随着企业运输任务的不断增加，造成 生产任务难以完成等诸多问题，通过分析企业铁路运输作业流程及特点提出了基于人工智能的调度计划编制方法， 给出了基于人工智能的企业铁路调度计划编制系统的结构方案。
近年来，随着金融业务的不断发展，金融机构拥有海量数据，而且数据量的积累呈爆发式增长，促使 许多金融机构开始推进大数据战略。随着大数据技术应用的日趋深入，以及数据处理和分析能力不断提升，金融机 构将会迎来全新的发展机遇，同时，这也为大数据应用的金融监管带来挑战。本文就此提出若干监管建议，包括进 一步完善大数据的相关法律法规、建立统一或可兼容的金融业大数据应用平台、构建金融业大数据应用的安全保 护机制等。
结合物联网在生态环境领域的发展历程,梳理了生态环境物联网标准进展,分析了生态环境物联网标准化工作存在的问题,并提出了相关建议。对了解生态环境物联网标准现状、开展生态环境物联网标准研制、促进生态环境物联网技术和应用发展具有一定意义。
一、概述 “大数据”无疑是近年来最热门的科技名词，“大数据广告”、“大数据电商”、“大数据金融”、“大数据医疗”甚至是“大数据农业”，这些“大数据”令人眼花缭乱。“大数据”给产业带来了巨大的变革，不但改变了一些行业惯有的思维方式，同时也带来了很多争议，用户隐私安全便是首当其冲的一个。 二、什么是隐私数据 研究用户隐私保护技术，首先要明确什么是用户隐私数据，GEO对用户隐私数据做了如下分类： image003.png 1、 PII （Personal Identifiable Information），也就是能够明确标识一个人身份的数据，比如用户的姓名、手机号、身份证号、电子邮箱、住址等。 2、 用户相关信息，比如用户的年龄、性别、公司、职业等信息。这类信息虽然不能直接标识一个用户，但是把这些条件组合在一起，还是有相当的隐私风险的。比如“年龄36岁，在天恒大厦工作，担任集奥聚合GEO的架构师”，通过这些条件很容易定位出一个人，这就是所谓的“Quasi-identifier”。 3、 用户属性标签，为了解决“Quasi-identifier”的问题，很多人会把用户信息进行一定的泛化，比如上面的例子可以泛化成“30-40岁，在东直门附近工作，IT行业，喜欢汽车”，相较之下这样会显得模糊一些，也就是常说的“k-anonymity”。但严格来说，这些数据还是会涉及用户隐私，并非绝对安全。 三、国内外相关法律法规 在用户隐私安全保护方面，国外起步较早，形成了许多法律法规，国内目前还处于起步阶段： image005.png 四、GEO隐私保护技术 作为业界领先的大数据技术公司，GEO一直对隐私保护十分关注，GEO的技术平台对此做出了全方面的布局和设计，拥有众多相关技术专利。 1、 统一标识，GEO不采用任何Cookie、PII或PII加密后的数据作为用户标识，而是对用户随机编号，我们称之为GEO User ID。该ID没有任何物理意义，仅仅是一个编号，不同来源的数据采取统一的GEO User ID进行交换，有效解决PII问题。 image007.png 2、 流处理技术，对于数据本身存在的用户隐私数据，GEO认为只要存储在一个物理介质上的就是不安全的。因此，GEO的技术平台对这类数据的过滤采用了流处理技术，脱密前的原始隐私数据不会保存，即使系统被黑客攻破也不会导致隐私泄露。 3、 标签化处理，GEO的用户标签主要有两类，一类是用户原始标签，一类是广告标签。原始标签保存在经过授权的第一方或第三方数据库中，广告标签保存在GEO自己的广告投放系统中。广告标签在第一方或第三方数据库中计算得到，也就是说我们不知道每个人是谁，也没有保存个人身份和兴趣标签，我们只知道该给他投放什么广告。 4、 自动处理技术，GEO的广告标签计算完全凭借自身的自动算法实现，没有人为介入，整个流程不可逆，完全是一个黑盒子，避免了人为原因造成的风险。 5、 加密技术，GEO采用三个层架实现数据加密处理：网络层、数据汇聚层和应用层。网络层主要通过传统的防火墙、IDS等方式实现数据通道安全；数据汇聚层通过专有硬件实现数据的加密、过滤和去隐私化处理；应用层主要从分布式存储、数据交换、业务模型等方面进行数据加密，保证系统的安全性。 6、 系统管理能力，系统的安全离不开有效的监控和管理。为此GEO专门开发了具备多级监控、调度和管理能力的iManager系统，能有效管理全国几十个数据中心，配合相应的管理制度，最大限度的保证隐私数据安全。 7、 用户可管理性，用户可以了解自己的哪些数据被用作了哪些用途，并且用户可以要求系统停止使用这些数据。比如用户可以要求终止个性化广告展示服务。这个能力只有基于非Cookie技术才能实现。我们都知道Cookie的生命周期短，用户必须不断告知系统停止服务，然而非Cookie技术就不存在这个问题。
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成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
本文创新性地将碳流理论和多属性评判理论融入需求响应策略的优化设计过程，妥善解决了潮流和碳流计算与策略优化生成的联动缺失问题，相较于未实施需求响应策略，通过遗传算法求解的最优需求响应策略的用户用电成本下降了7.14%，新能源消纳量增加了7.21%，碳排放强度下降了8.41%，对于保障电力系统的稳定性和安全性、提高电网侧以及用户侧的新能源消纳量以及资源利用效率具有重要的战略意义。
新型电力系统形态受中国能源电力发展目标牵引，需要落实在典型场景，以满足典型场景中的功能需求为目的。为此，需要充分发挥驱动力推动作用，实现新型电力系统形态科学发展，其驱动力包括模式创新、技术创新和机制创新。
挑战 科学知识呈指数级增长，专业化程度不断提高·跨学科合作需求增加，但知识壁垒阻碍学习与交流 ●自动文献管理与分析 ●Semantic Scholar有超过2.14亿篇论文 图表理解与信息提取。 ·结合图像、表格、公式和文本，分析复杂科学文献
计算范式从指令式到意图式转变:传统计算机需要精确的指令序列，而 LLM 可以理解模糊的人类意图并将其转换为具体操作。
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