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工业互联网与商业银行业务模式升级

摘要:通过发展工业互联网促进数字化转型,已经成为我国产业升级和经济高质量发展的重要途径。商业银行作为我国金融系统的支柱行业,应将自身转型升级与工业互联网发展进程充分融合,一方面借助工业互联网技术重塑业务模式,创造全新的发展格局;另一方面也可以为我国产业数字化改革提供金融服务支持,提升金融服务实体经济能力。因此本文首先对工业互联网内涵及技术特征进行分析,进而基于工业互联网优化数据流转渠道和打破信息壁垒的能力特征,探索商业银行通过工业互联网融入实体经济产业生态、升级金融服务模式的方向,并研究在产业数据快速积累的情况下,商业银行进行创新性数据资产管理的可行性,最后针对商业银行在工业互联网时代的发展战略提出建议。

  • 2021-04-20
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2020BCS-北京网络安全大会汽车制造业信息安全形势与建设分享

勒索软件等新型攻击模式突破了工控网络的隔离限制,降低了对制造业的攻击门槛; “震网”病毒以来,工控系统的安全漏洞呈现逐年增多的趋势,而制造业占比最高; 车联网安全成为热门议题,车辆的安全漏洞呈上升趋势。

  • 2021-04-20
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考虑智能建筑特性的多微网端对端能量交易方法_葛少云

针对当前分布式交易市场未充分考虑终端用户用能特性,且市场主体之间的博弈关系仍需进一步挖掘等问题,文中提出了考虑智能建筑特性的多微网端对端(P2P)能量交易方法。首先,以智能建筑作为终端负荷载体,提出了一种新的建筑热阻-热容热平衡模型,并构建了市场主体即微网的自治调度模型。其次,分别采用非合作博弈及主从博弈模型分析了P2P交易过程中卖方之间以及卖方与买方之间的博弈关系,完善了对P2P交易各环节博弈关系的分析。最后,通过构建实际算例,分析了终端用能特性对微网经济调度及P2P交易的影响,同时结合具体指标量化分析了P2P交易对微网运行带来的经济与技术效益,并分析了P2P交易对配电系统运行产生的影响。

  • 2021-04-19
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IBM商业价值研究院疫情期间的巅峰表现-人工智能的业务价值

随着企业领导在由疫情推动的转型之旅中摸索前进,人工智能 (AI) 继续支持企业快速、大规模地应对紧迫的优先业务需求。人工智能改善了企业的成本基础,增强了人员的能力,从而广泛地提高了效率。人工智能有助于改进或保护收益、体验和敬业度。由于它对收入和成本都具有积极的影响,因此在当前危机期间和之前,人工智能的重要性已经显而易见。

  • 2021-04-19
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工业互联网之价值共创模式

不同于消费互联网 ,作为物联网应用的主场 ,工业互联网的发展还处于初级阶 段。除行业知识多样性和企业数字化水平差异大外,还有一个重要原因是缺乏成功的价值 共创模式。本文在对 50 多个国内外企业的工业互联网探索实践进行深入调查/调研,以及价 值共创理论进行梳理和分析基础上,剖析工业互联网发展进程与价值过程,研究工业互联网 的价值共创模式构建方法 ,提出工业互联网的“三联”价值共创模式 ,进而丰富价值共创 理论。

  • 2021-04-17
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基于解释结构模型的我国工业互联网实施影响因素研究

识别工业互联网实施过程中的影响因素以及影响因素之间的层次结构关系,有助于推动工业互联网的 顺利实施。本文通过文献分析、案例总结和专家咨询等策略识别我国工业互联网实施过程中的具体影响因素,利用解释结构模型对工业互联网实施中的影响因素进行层次结构分析,明晰了影响因素之间的层级关系,构建了具有五个层级的影响因素结构,并对各影响因素的依赖性、驱动性等方面进行分析,最后根据各影响因素之间的层次作用关系提出了实施工业互联网的相应对策建议。

  • 2021-04-17
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基于Hoek-Brown准则的岩体弹塑性损伤模型及其应力回映算法研究

为了克服一般弹塑性损伤模型不能反映岩体结构、岩块强度、应力状态的影响以及非线性破坏特征等问题,该文基于广义的Hoek.Brown(HB)屈服准则,考虑损伤引起的刚度退化和塑性导致的流动两种破坏机制的耦合作用,同时引入修正有效应力原理来考虑孔隙水压力的作用,建立了岩体弹塑性损伤本构模型,给出了损伤变量定义及演化方程。针对该模型在数值求解过程中存在的奇异点问题,从主应力空间推导了弹塑性损伤模型的完全隐式返回映射求解算法,包括弹性预测、塑性修正和损伤修正三个步骤。通过ABAQUS软件的用户子程序接口Umat,实现了弹塑性损伤模型的数值求解过程。采用单轴、三轴压缩试验和隧道算例对模型算法进行验证和分析,结果表明,所建立的HB损伤本构模型能够很好地描述岩体材料的力学特性,在实际岩体工程的损伤模拟中效果令人满意,计算结果对工程有指导意义。

  • 2021-04-17
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发展教育大数据_内涵、价值和挑战

我国教育领域的发展与改革正面临前所未有的挑战,大数据与教育的结合成为时代发展的必然要求。教育大数据是指整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的,一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。在当前国际形势下,教育大数据从战略高度应定位为推动教育变革的新型战略资产、推进教育领域综合改革的科学力量以及发展智慧教育的基石。教育大数据的最终价值应体现在与教育主流业务的深度融合以及持续推动教育系统的智慧化变革上,具体表现在驱动教育管理科学化、驱动教学模式改革、驱动个性化学习真正实现、驱动教育评价体系重构、驱动科学研究范式转型、驱动教育服务更具人性化。然而由于教育系统自身更强的独特性和复杂性,我国教育大数据的发展也面临应用落地、数据安全、数据治理与运营等诸多挑战。只有正视并深入研究这些问题,才能推动我国教育大数据持续健康发展。

  • 2021-04-17
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