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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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
从知识传授者到引导者:知识哪里获取、如何获取、如何应用AIGC技术使教师从传统的知识传授者转变为学习引导者，更多地关注学生的个性化学习需求。
市场担心十四五期间国内无人机采购费用增速不及预期。我们认为:无人机是未来战争关键环节，当前我国军用无人机装备处于起步阶段。我们预计十四五未期我国军用无人机采购费用有望快速增加。
XX数字档案馆项目实施的过程中，将涉及到档案馆多个职能部门、多个立档单位及参与项目建设的其他单位，档案馆应建立力量强大、耶责明晰的项目建设和管理杌构，确保项目实施过程中冬个环节之间能够有条不紊的协调工作，将项目实施风险控制在最低程度。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
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