大数据与服务型政府建设理念的共振：开放、共享与前瞻

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AI赋能下的智能家居摄像机

智能家居摄像机是智能家居中的热门产品，近些年正迅速发展。在智能家居摄像机行业发展过程中，也遇到了智能摄像机不“智能”，用户体验不好等问题，而人工智能技术的进步则解决了这一问题。人工智能技术如何与智能家居摄像机相结合，发展出更加智能、更人性化的体验，将是未来智能家居摄像机行业的新机遇。本文主要阐述了人工智能技术能够在哪些方面赋能智能家居摄像机，推动整个智能家居摄像机行业发展。

2021-06-21
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面向大数据处理的数据中心节能调度策略研究

基于多副本的分布式存储是数据中心的主要数据存储方式，为应用提供可靠、高效的数据读取服务。针对当前日益增多的大数据分析应用，以及频繁数据读取带来的较大能耗等问题，文章分析异构存储系统数据读取能耗的差异，提出面向大数据处理的异构存储节能调度问题（Energy Reduction problem on Heterogeneous storage，ERH），并设计具有性能保证的随机任务调度算法。该算法基于精确计算的概率，选择源存储设备，并证明所提算法以高概率收敛于最优值。大量仿真实验表明，相较于目前主流的数据调度算法，该算法能降低 40% 的数据读取能耗。

2021-06-21
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白石水库大坝安全监测资料数据分析

以白石水库为例,通过分析坝顶变形、坝基变形、坝基扬压力、绕坝渗流监测等资料数据,科学评价了安全监测系统的完备性,为水库大坝运行管理和监测资料的合理性分析提供参考。

2021-06-21
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“区块链国家审计”助力大数据反腐研究

“区块链国家审计”助力大数据反腐研究，数据反腐，让社会清明

2021-06-21
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发达国家全球人才大数据开发经验借鉴

发达国家高度重视全球人才大数据开发，强化国家驱动，完善治理规范，加强国际合作，突出融合创新，从战略、制度、流通和效能等四个方面提供有力支撑，确保掌握人才国际竞争优势。我国全球人才大数据开发在政策制度、运行机制和实践应用等方面还存在短板，需要在战略实施、数据治理、跨境协作、统筹开发、培育市场、服务发展等方面借鉴经验、加快推进。

2021-06-21
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数据中心网络中基于ELM的流簇大小推理机制

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）

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大数据智能检索与大数据区块元智能分离

文中利用逆 P-集合生成∨型大数据结构,给出∨型大数据的新概念,如大数据区块、区块矩阵、区块元、区块元矩阵与数据元概念；利用这些概念给出区块属性推理结构、区块矩阵推理结构、区块元智能分离定理、区块元智能检索定理、区块与区块元等价类定理；给出区块元智能分离准则、区块智能检索准则；给出区块元智能分离-区块智能检索算法与算法过程；给出大

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人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。

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随着全球气候变化挑战日益严峻，减少温室气体排放、积极应对气候变化已成为国际共识。2018年12月，在《联合国气候变化框架公约》第24次缔约方大会(COP24)上，全球时尚产业主要参与者共同签署了《时尚业气候行动宪章》 (Fashion Industry Charter for Climate Action, FICCA)，承诺采取一致行动，力求到2030年实现价值链温室气体排放量减少50%，显著降低时尚行业对气候的整体影响。据世界资源研究所援引国际能源署数据，2019年全球纺织和皮革行业碳排放量约2.99亿吨，占全球总排放的0.6%，其中能源消耗贡献了该行业83%的温室气体排放。