随着金融科技的迅速兴起,金融业大数据的重要性日益凸显,而开放银行就是其中关 键一环。本文通过分析境内外开放银行发展模式和现状,提炼其发展特点和积极意义,并研究开放 银行数据共享模式与监管配套,在此基础上提出对我国金融统计业务和金融业大数据的相关启示。 研究结果表明应从以下方面推动我国金融业大数据和金融统计数据库发展:金融监管部门统筹推 动,制定规划和统一标准,降低构建成本;逐步升级传统数据采集共享模式,由静态转为动态;平衡 数据安全和数据共享,增强数据流动性,发挥数据价值;跨界数据收集,形成大国数据。
人工智能(AI)已经成为各国争夺科技主导权的战略级抓手,不仅将深刻改变人类生 活,也将迅速改变能源行业,推动石化领域变革发展。未来传统石化企业可能的 AI 发展方向是智能勘探、智能钻井、智能油田、智能工厂、智能管道、智能加油站等。 通过股权投资布局AI是石化企业布局新兴能源产业、实现战略突破的重要方式。通 过研究AI的产业链发展趋势,分析石化企业业务与AI的结合点,并结合近年来AI赛 道股权投资的基本面数据,提供能够投资的重点赛道和可能标的的一套方案
在经济飞速发展的今天,节能降耗已成为全社会共同关注的话题,也是工业制 造企业迈向智能制造 4.0必须思考的问题。AR在未来企业中的重度应用和现 在的技术特性决定了 AR需要更高的带宽和更低的时延,才能达到更好的用户 体验。而 5G背景下,企业 AR应用在人工智能的加持下,可实现智能识别及智 能运算,能够解决企业切实问题,提高制造效率,降低出错率,降低生产成本,实 现真正的智能制造。
【目的】本研究旨在开展新疆棉田土壤微生物资源大数据与多元异构农业资源数据间基础调查及信息的有效整合与科 学分析。【方法】根据新疆不同地区及不同成熟度的棉花种植分区,在新疆生产兵团棉花生产农业大数据平台的基础 上,建立中国典型棉田生态系统的微生物组数据库及大数据可视化分析流程。通过LEfse差异分析、RDA冗余分析等 手段,解析2017—2019年的新疆棉田土壤微生物多样性和群落结构,并采用建模等方式,实现对棉田土壤微生物资源 与多元异构农业资源数据的有效整合。【结果】建成了包含约1.7 GB的土壤微生物信息和5~6 GB环境信息的新疆棉田 土壤微生物资源数据库和土壤微生物多样性的可视化分析流程。利用该平台,经分析发现:新疆地区的特早熟棉区 (博乐、石河子、阜康),早熟棉区(奎屯),早中熟棉区(哈密)的棉田土壤细菌群落结构在门水平上变化较大,主要 类群变形菌门(Proteobacteria)占20.9~29.8%,酸杆菌门(Acidobacteria)占16.1~30.6%,疣微菌门(Verrucomi? crobia)占8.7~28.9%,绿弯菌门(Chloroflexi)占6.6~21.2%。LEfse分析显示差异物种共计255种,其中鞘脂单胞菌 (Sphingomonadales)、脱硫杆菌(Desulfobacterales)、地杆菌(Geobacter)等是北疆棉区微生物群落结构差异的主要 物种。【结论】通过对新疆棉田土壤微生物多样性数据的收集、管理、及分析,为新疆生产兵团棉花生产农业大数据平 台的构建与应用起到了重要的支撑作用,将为我国棉田土壤微生物多样性资源的保护和利用奠定科学基础。
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。
传统大数据流时间维度特征存在提取率低、数据异常值筛选实时性差的问题,提出高维大数据流时间维度特征提取方 法。利用反向k近邻技术筛选实时数据的异常值,结合熵值法与多层增量特征提取方法,完成高维数据的初次提取,确定样 本类型,将数据纳入大数据信息流时间性算法,实现时间维度下数据分析及二次提取。仿真结果显示,上述方法在提高大数 据特征提取率、增强数据提取能力方面具有明显优势,同时能够显著实时更新数据特征,实用性较强。
【目的】 建设包含信息采集、数据管理、决策分析和可视化展示的蜂业大数据平台,助力解决信息化水平 低、行业信息不对称、管理效率低、蜂产品质量缺乏保障、蜂群养殖作业繁重等问题。【方法】 应用物联 网、3S、人工智能、嵌入式、无人机、移动互联网、防伪溯源等技术,搭建蜂业大数据信息采集渠道,依 据“1+1+1+N”的建设思想,采用包含数据采集层、数据资源层、业务支撑层、应用系统层和用户层等5层 架构的设计模式,建设智慧蜂业大数据平台。【结果】 建立了总数据量约 40T、包含蜂场环境、蜂群养殖、 全产业链蜂产品质量安全和公共信息等多个维度智慧蜂业大数据中心,打造了智慧蜂业大数据管理平台和 可视化系统,经过北京市密云区和湖北省竹山县示范应用,在“用数据生产”、“用数据管理”、“用数据决 策”、“用数据服务”等方面取得了一定效果。【结论】 本研究从总体架构搭建、平台设计、数据库建设、技 术实现和系统应用等方面进行了深入分析,实现了蜂业全产业链信息采集、智能管控、辅助决策及公共应 用服务,有助于提升蜂业智能化、标准化、信息化水平,实现蜂产业的提质、节本和增效,全套技术方案 和设计思路可为其他行业大数据平台搭建提供参考。
分析当前我国数字经济、新基建以及京张大数据产业的发展情况,总结数据中心发展趋势,梳理了 互联网行业、金融行业、传媒行业、央企总部、政府以及 2022 年北京冬季奥运会场馆分布等对数据存储、 传输、处理和备份的需求,并结合京津冀一体化发展战略,分析了京张大数据产业发展协同需求,对京张 大数据走廊的数据中心和京张大数据专网布局进行了研究。
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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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