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基于大数据的变压器油中溶解气体关键状态量动态预警研究

针对传统方法难以解决变压器故障诊断中精确度不高、无法实现故障预警的问题。本文利用大数据分析方 法,提出一种变压器油中溶解气体关键状态量动态预警方法。该方法采用了高斯混合聚类模型对设备的正常、亚健 康和异常状态进行评价.并利用了隐马尔科夫转移矩阵提取色谱演化过程的动态特征参量。实现了亚健康状态下变 压器设备状态的短期预测.实现了变压器亚健康状态的动态预警.突破了个性化运行环境下设备亚健康状态的实时 诊断及剩余寿命预测等技术瓶颈。经过对案例库中的变压器进行实证分析,本文提出的方法能够反映出气体增长 速率与变压器亚健康程度之间的关系.能够实现过热缺陷设备提前100天左右的短期动态故障预警.在故障动态预 警方面具有实用价值。

  • 2021-06-20
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数字经济下政府监管与电商企业“杀熟”行为的演化博弈

数字经济下政府监管与电商企业“杀熟”行为的演化博弈

  • 2021-06-20
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铁路机务大数据应用系统设计研究

推动大数据技术在铁路机务专业的综合开发和应用,加快智能铁路建设 可大幅提高机务运输生产效率和机车运用质量。基于铁路机务专业运输生产及信 息化发展情况,阐述铁路机务大数据的特征及应用现状,在此基础上,提出铁路 机务大数据应用系统的设计目标及定位,设计“N+1+3”总体架构及技术架构, 从设备、人员和综合管理3个方面研究适用于该系统的机车运用组织、机车整备 检修、司乘组织管理等7个典型应用场景,并对部分关键技术设计相应的大数据 分析模型,为铁路机务专业运输生产的安全、智能和创新发展提供理论参考。

  • 2021-06-20
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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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精准医学大数据应用安全分类分级研究

应用文献研究法、线面混合分类法划分精准医学大数据用户角色、应用场景,详细阐述划分方法及结果,指出精准医学背景下基于不同角色、不同应用场景的数据分类分级思路,为精准医学大数据标准化体系构建和安全隐私保护相关研究提供新方向。

  • 2021-06-20
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人工智能在语言服务企业的应用研究

人工智能技术的应用促进了语言服务企业产品创新。本文分析语言服务行业报告关于机器翻译和译后编辑模式 的调查数据,选择语言服务企业的典型产品,分析人工智能技术在产品中的应用现状。研究发现:自然语言处理、机器学 习、计算机视觉是应用最广泛的人工智能技术,是语言服务企业产品应用最广泛的人工智能技术,各个产品都集成了多项 人工智能技术

  • 2021-06-19
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人工智能企业创新策源能力影响因素分析

在当前经济高质量发展的大背景下 ,人工智能企业要想在市场竞争中求得生存与发展 ,创新策源能 力是关键 。 选取人工智能相关企业为研究样本 ,按照产业层次将其划分为基础层 、技术层和应用层 ,利用随 机前沿分析方法研究政府支持 、创新意识 、企业规模和知识存量分别对三个层次人工智能企业创新策源能力 的影响 。 研究表明 :基础层人工智能企业创新策源能力相对较强 ,应用层企业相对较弱 ;政府支持和知识存 量对于三个层次的人工智能企业均起到正向促进作用 ;创新意识和企业规模对于基础层人工智能企业起到 负向阻碍作用 ,对于应用层企业则起到正向促进作用 ;创新意识与技术层人工智能企业是负相关关系 ,企业 规模与技术层企业则是正相关关系 。

  • 2021-06-19
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铁路机务大数据应用系统设计研究 (1)

推动大数据技术在铁路机务专业的综合开发和应用,加快智能铁路建设可大幅提高机务运输生产效率和机车运用质量。基于铁路机务专业运输生产及信息化发展情况,阐述铁路机务大数据的特征及应用现状,在此基础上,提出铁路机务大数据应用系统的设计目标及定位,设计“N+1+3”总体架构及技术架构,从设备、人员和综合管理3个方面研究适用于该系统的机车运用组织、机车整备检修、司乘组织管理等7个典型应用场景,并对部分关键技术设计相应的大数据分析模型,为铁路机务专业运输生产的安全、智能和创新发展提供理论参考。

  • 2021-06-18
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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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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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2026年中国工业具身智能行业发展研究报告

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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