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大数据环境下国家生物安全情报工作体系构建_王秉

企业创新的过程是多输入、多产出的复杂过程,为准确掌握企业在创新过程中的具体情况,基于创新价值链视角构建我国大数据企业技术创新效率评级体系。以大数据板块境内79家上市公司为研究对象,将企业创新过程划分为技术开发、物料转化、效益产出三个阶段,通过数据包络分析模型测算各阶段创新效率,运用Tobit模型分析影响因素。研究结果表明:我国大数据企业创新效率存在阶段性差异,与效益产出阶段相比,技术开发、物料转化阶段的效率较低;大数据行业的技术研发没有以市场为导向,技术开发制约着整体效率的提升;企业需要根据自身特点合理配置资源,避免投入冗余,以提高创新效率。

  • 2021-06-21
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大数据时代下金融营销宣传行为监管政策研究_杨佳

"金融营销宣传行为"属于狭义金融广告的范畴,除了具备一般金融广告的特征外,大数据下的金融营销宣传行为还具有受众明确,针对性强;信息分散,隐蔽性强;载体多样,内容丰富;违法成本低,涉及金额大等新特征。近年来,我国金融营销行为监管取得了一定的进展,但仍存在金融营销宣传行为难以有效监测、时效性强、取证难度大、无统一评判标准、缺乏高效的协同处理机制等突出问题。想要健康有序地推动金融营销宣传活动,需要监管者、服务提供方、消费者的共同努力,本文对金融营销宣传行为监管政策进行了系统梳理,提出大数据时代下的金融营销宣传行为监管思路。

  • 2021-06-21
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人工智能时代的学术期刊数字化传播

计基于人工智能技术的学术期刊传播平台,提升中国学术期刊的传播效果。【方法】梳理人工智能技术 在学术期刊传播中的应用现状,归纳其在学术期刊传播中应用的优势和存在的问题,在此基础上勾勒基于人工智能技术的 中国学术期刊传播平台,并结合实例检验平台的创新性和可能遇到的困雉。【结果】与国内领军产品相比,运用人工智能技 术的学术期刊传播平台在内容开发、内容聚合、内容分发、增值服务与社群建设等方面的应用对象更广泛、效果更理想、功能 更丰富。【结论】人工智能技术应用于学术期刊传播,不仅可以深度开发文献、识别读者需求、优化内容分发、助力学者科 研、提升传播效果、解析并反馈传播效果,还有助于建设学术共同体,为学界提供良好的学术交流环境。

  • 2021-06-21
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大数据环境下安全数据失真机理模型研究_吴家豪

数据失真防治是提高大数据的应用能力及决策的准确性一种有效手段。基于数据失真的理论基础,描述安全数据失真影响因素和流动过程,剖析安全数据失真的成因。其次,构建安全数据失真的机理模型,并提出安全数据失真的防治策略。结果表明:安全数据的采集、分析、认知和反馈不充分是导致安全大数据失真的原因,可从失真前、失真时和失真后3个时期减少安全数据失真。

  • 2021-06-21
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湖北交通运输大数据存储应用平台设计与实现_杨厚新

针对当前湖北省交通运输数据的存储管理与应用瓶颈,结合目前大数据技术的发展背景,本文基于Hadoop生态体系设计与实现了针对湖北交通运输业务的大数据存储分析平台。文中从总体架构、存储结构、扩展架构、数据接入与治理、分布式任务调度的设计实现到平台的应用场景进行了论述,并使用10年的高速公路数据与具体业务场景对平台进行了存储与效率实验。实验结果表明,相比传统关系型数据库,该平台在数据存储、查询计算方面均具有非常明显的优越性。

  • 2021-06-21
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面向地理信息企业的时空大数据服务平台设计与实现_郑红晓

针对地理信息企业内部拥有的地理信息资源呈爆炸式增长态势,以及公有云在地理信息企业推广中面临的安全性与可靠性问题,本文设计了一个采用混合云模式搭建基于Hadoop技术的时空大数据服务平台的方案,并依据方案建设了集数据存储、管理、共享和分发利用的图、属一体化空间数据管理平台,为企业不同场景提供服务。

  • 2021-06-21
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人工智能对就业的影响_数量、结构与质量_—— 基于北京市97家企业调查数据

近年来人工智能的技术突破引起了社会各界的广泛关注,同时对就业数量、就业结构和就业质 量也产生了影响。通过对北京市 97 家企业的调查分析,研究得出以下结论:目前人工智能对就业的创造效应大 于破坏效应,并且创造效应在应用型企业中体现得更为明显;人工智能使就业岗位、技能、人力资本结构得到 优化调整,但对就业年龄结构的影响较小;人工智能在提高整体劳动报酬的同时也会造成工资两极分化的倾向, 并因此提出了技能导向的技术培训新要求;目前人工智能正处于导入期,对就业数量、结构以及技能的影响初 步显现,但影响还较小。

  • 2021-06-22
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浅谈企业安全防护体系中的渗透预警与追溯分析

在当前企业日常的安全防护中,对于内网渗透行为的及时发现以及追溯分析成为企业安全防护中必不可少的重要环节。如何快速的发现攻击者的内网横向移动行为进行预警并及时做出自动处置,如何在事后对被侵入的原因、动作、路径、数据进行深入的分析成为了以上目标的关键技术。 攻防不对等 内网诱捕 拓扑结构 与传统蜜罐的区别 效果测试 亡羊补牢 拓扑结构 应用效果

  • 2021-07-06
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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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