基于层次化数字孪生的工业互联网制造新范式——雾制造 2
工业互联网平台使用意愿影响因素研究——基于改进UTAUT模型
我国工业互联网产业高质量发展研究，我国的工业互联网产业将产生什么样的规模
工业互联网网络连接架构和发展趋势，发展的一些问题
近年来研究流簇（Coflow）为单位的调度策略成为改进数据中心网络的新热点。然而现有的信息未知 流簇调度器难以快速地推理任务级信息，导致小任务不能被及时调度，以及平均任务完成时间无法最小化。 因此数据中心网络需要更加高效的推理模型提升流簇大小判断的准确性和敏感性。提出了一种基于机器学 习的流簇大小推理模型（MLcoflow），利用极限学习机（ELM）以最小训练误差为求解目标建立推理模型，并且 使用不完全信息建模以提升敏感度。实验证明与其他算法相比，ELM方法的准确性评分平均高出19.8%，敏感度 平均高出10.2%。通过仿真模拟对比了几种调度器，基于MLcoflow的调度器将平均任务完成时间降低了20.1%。 关键词：数据中心；流簇大小；流簇调度；推理模型；极限学习机（ELM）
目前，国内外对于民用飞机大气数据系统的研究多集中于大气数据计算机和皮托管气动特性方面，而 鲜有关于大气数据模块对大气数据系统提供有效数据的研究。为了研究大气数据模块对民用飞机压力管路和 数据精度的影响，以机上管路和高度参数建立模型，对大气数据惯性基准系统中大气数据模块的组成结构、工 作性能进行分析，得到 CRJ200、G450 和 G550 三种机型的大气测试数据，并找到造成不同误差范围的原因。结 果表明：装有大气数据模块的 G450 和 G550 机型能够有效提高飞机的渗漏精度，实时反映民用飞机的大气数据 信息；大气数据模块的使用对管道变形、渗漏以及数据精度等问题有重大改善，可为民用飞机大气数据系统设 计提供参考。
互联网广告行业持续需求火热,资本利好。互联网广告领域,行业发展长期向好。下游行业交易规模增长,为互联网广告行业提供新的发展动力。
当前方法没有考虑到特殊样本数据筛查的问题 ，导致数据渗透迁移完整度不高 ，所用时间较长 ，为此提出一种混 合云存储中网络稀疏大数据渗透迁移算法 。 在主成分分析算法中引入信息熵的思想 ，对网络稀疏大数据进行降维处理 ，将 降维结果与信息熵进行结合 ；筛选网络稀疏大数据的特征 ，将网络稀疏大数据中存在的无用特征进行剔除 ；计算网络稀疏 大数据的敏感度 、 时间长度和访问频率 ，通过以上 ３ 个迁移因子构建网络稀疏大数据重组模型 ，实现混合云存储中网络稀 疏大数据的渗透迁移 。 实验结果表明 ，提出算法在数据迁移完整性与效率方面明显优于传统方法 ，说明所提算法能够实现 对网络稀疏大数据的有效迁移 ，为相关研究提供一定参考价值
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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