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2018年汽车后市场互联网养护平台发展研究报告

本报告对汽车后市场养护行业的定义,仅包括汽车保养、快修、美容等轻保类服务,不包括大型修理服务;且主要分析通过互联网技术手段实现的汽车后市场交易服务,不包括传统的线下实体交易;汽车养护行业总体市场规模计算中,仅包括针对C端消费者轻保类服务市场规模,不计算针对B端的市场规模。

  • 2021-06-21
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基于电力网络监测数据的大数据安全分析平台关键技术研究

针对大数据环境下,电力网络监测数据流量大、变化快,电网通信异常链路判断可靠性差,序列异常检测结果失真的问题,本文提出了一种基于电力网络监测数据的大数据安全分析平台关键技术研究。 通过电力网络通信异常链路判断方法设计,多维熵序列异常检测方法设计对平台关键技术进行分析,采用多维熵序列异常检测方法对异常链路上采集的网络流量数据的分布特征进行度量,获得电力网络流量监测数据在各个维度上的熵值序列,利用支持向量机对网络流量数据各个维度上的熵值序列进行分类,完成基于电力网络监测数据的大数据安全分析平台技术的总体设计。 对其进行仿真实验,实验结果表明,所提方法对于大规模电网数据安全分析具有较高的加速比,在帮助电力网络分析人员感知电力网络异常、发现恶意攻击等方面有较大的优势。

  • 2021-06-20
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基于增量贝叶斯分类的自适应访问大数据的统计方法

在线网站的访问量大、访问数据类型繁杂,导致访问数据统计结果存在严重的丢包问题,为此提出基于增量贝叶斯分类模型的自适应访问大数据统计方法。首先分析用户自适应访问行为.根据分析结果挖掘对应的访问初始数据。建立增量贝叶斯分类模型,利用该模型补全初始访问数据中的缺失部分,并实现对访问数据的分类处理。按照访问大数据的类别设置统计指标,以挖掘并处理完成的初始数据为基础,实现自适应访问大数据的统计。通过与现有访问数据统计方法在不同网络环境下的对比,发现所设计的访问大数据统计方法丢包率降低了0.34%。

  • 2021-06-20
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对人工智能在教育中应用的批判与主张

对人工智能在教育中应用的批判与主张

  • 2021-06-22
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论人工智能对视听信息传播的影响

本文通过对国内外人工智能在传媒领域的实践应用进行总结和归纳,得出以 上影响。在视听信息传播的过程中从传者、媒介、把关人、受者等传统传播学概 念进行了拓展,人工智能的出现使得这些概念的边界逐渐被打破,每个人以及每 个人工智能运算的环节都是传播者、媒介、把关人和受者。在此基础上当然对传 播的渠道及传播的效果也产生颠覆性影响。当然在机会面前挑战也是并存的,面 对庞杂的网络信息,如何减少不良信息的影响,如何保障数据的安全与垄断,都 是本文提出并讨论的焦点。

  • 2021-06-21
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大数据视域下高校数据治理优化路径研究_周炜

大数据背景下,高校信息化建设进入了一个新的发展阶段,如何全面提升数据质量、高效整合数据资源、快速形成数据资产、创新深化数据应用更好地服务于高校的精准管理和科学决策是亟需解决的现实问题。开展数据治理是提升数据管理和应用能力的有效途经,文章在阐述高校数据治理内涵和实施意义的基础上,采用问卷调查法对当前国内高校数据治理机构设置及职能定位进行调查分析,归纳总结了四类数据治理牵头部门的主要功能以及国内高校在实施数据治理时普遍面临的五个问题。从数据全生命周期管理的角度提出了高校数据治理框架,并在此基础上构建了优化数据治理实施路径四要素模型,从体制机制、统一数据平台、数据标准、队伍建设四个维度就高校如何高效实施数据治理进行了探讨,对推动高校数据治理工作进一步发展具有借鉴和参考作用。

  • 2021-06-21
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人工智能教育应用的算法风险

教育已逐渐进入人工智能时代。人工智能技术在改变教育的同时,也在给教育带来不可预知的 风险。本研究旨在分析人工智能教育应用中使用算法及计算模型对教育进行量化和计算所造成的潜在风险,并 分析其产生根源,提出风险管控建议。研究首先采用预测分析法,对算法本身存在问题进行分析,预测算法的简 约化、算法的大规模应用、算法黑箱、算法偏见、算法鸿沟以及过度依赖算法给学生、教师学习成长和个性发展带 来的风险;然后采用矛盾分析法对比分析教育的模糊性与算法的确定性之间的矛盾、学生发展的个性化与算法 公式化之间的矛盾、教师专业能力具身性与算法去技能化之间的矛盾、教育规则的灵活性与算法硬规则之间的 矛盾等,探讨风险产生的原因;最后在综合分析的基础上,按照以人为本的原则提出保持教师在人工智能教育应 用中的主导地位、以教育学的方式应用和管理人工智能算法、保持算法和计算模型的透明化和可解释性、建立算 法教育应用风险评估和风险管理机制等管控算法风险的对策建议。

  • 2021-06-21
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基于_5G_大数据_技术的钢铁企业智慧工厂建设_

<正>一、成果提出的背景(一)是增强企业市场竞争力、应对外部环境变化的需要近几年来,由于我国钢铁产能超常规发展,钢铁行业发展受到的市场压力和国家宏观调控压力越来越大,发展空间和利润空间日益压缩,钢铁企业面临严重的生存危机。湘钢属于内陆钢企,资源储备不足、地理条件不便,在激烈的市场竞争环境下,面对客户越来越多的个性化需求,及周边钢厂激烈的竞争环境,经营优势愈来愈不明显,湘钢急需推进智慧工厂建设来促进管理变革和效率提升,进一步提升企业竞争力。(二)是夯实基础,实现企业高质量可持续发展的需要《华菱湘钢2016~2021 "3+3"战略规划》,

  • 2021-06-21
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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