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大数据中的管理问题_基于大数据的资源观

大数据、云计算技术的产生和发展,正在逐渐影响审计技术和方法的发展。大数据主要着眼于“数据”,提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法; 云计算技术主要关注 “计算”,提供 IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。

  • 2021-04-21
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智能配电网大数据应用技术与前景分析

针对大数据在智能配电网中的应用问题,在分析智能配电网大数据现状和特征以及梳理数据关系网的基础上,阐述了大数据在智能配电网中应用所涉及到的大数据存储与处理以及大数据解析等关键技术。提出了数据价值链和面向大数据应用的“飞机型”理论框架,并从用电预测与协同调度、智能配电网网架发展趋势分析与优化规划,以及智能用电与网络降损等方面分析了大数据在智能配电网中的应用前景,提出了应用路线图。

  • 2021-04-21
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大能源思维与大数据思维的融合(一)大数据与电力大数据

大能源思维将电力视为能源生产与消费全流程中的枢纽环节,藉此推动上游一次能源的清洁替代与下游终端能源的电能替代,支撑能源的可持续发展。大数据思维将各种数据资源从简单的处理对象转变为生产的基础要素。这两种思维的融合,使电力大数据成为大能源系统广泛互联、开放互动及高度智能的支撑,包括:广域多时间尺度的能源数据及相关领域数据的采集、传输和存储,以及从这些大量多源异构数据中快速提炼出深层知识并发挥其应用价值。作为两篇论文中的开篇,在演绎大数据基本概念、结构类型及本质特征的基础上,归纳电力大数据的特点。针对综合能源,通过基于数学模型的因果型数据、无因果关系的统计型数据以及参与者博弈型数据的融合,构建信息能源系统的知识挖掘平台。其续篇将讨论信息能源系统,并通过若干案例,反映大数据思维对提高大能源经济性与可靠性的贡献。

  • 2021-04-21
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城市照明规划中的智慧照明指标研究

本文探究智慧城市的照明系统对城市照明规划的具体要求, 分析照明规划建设要素, 与智慧城市照明需 求相对应, 通过需求正向推导与场景反向回应两个维度梳理智慧照明指标, 形成智慧照明指标集, 用于评价智慧 城市照明规划的建设成效。

  • 2021-04-21
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基于改进学习策略的Kriging模型结构可靠度算法

针对机械产品可靠性分析过程中,极限状态函数隐式、高度非线性而导致可靠性求解困难等 问题,提出一种基于 Kriging 模型和改进 EGO 主动学习策略的可靠性求解算法。 对于传统 EGO 方法 无法在极限状态面区域进行有效选点问题,提出一种改进的 EGO 方法,通过对样本点模型预测值做 绝对值处理,基于响应值分布状态不变假设,将主动学习选点重心移到预测方差较大和极限状态面附 近,避免对不必要区域的过量选点,从而减少极限状态函数值的计算或试验次数,有效提高了可靠性 计算效率。 通过 3 个算例表明:与传统主动学习方法相比,所提方法具有良好的全局和局部搜索能 力,能够在较少计算极限状态函数次数条件下,估算得到精确的失效概率值。

  • 2021-04-21
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大数据的下一站数据湖

数据湖或hub的概念最初是由大数据厂商提出的,表面上看,数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。但数据量越大,越需要各种不同种类的存储。最终,所有的企业数据都可以被认为是大数据,但并不是所有的企业数据都是适合存放在廉价的HDFS集群之上的。

  • 2021-04-21
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多无人机辅助的物联网信息与能量同传优化策略

目前基于无人机的物联网信息与能量同传优化研究大都只考虑了单无人机且部署固定高度的情形,针对这一局限性,设计一个多无人机辅助的信息与能量同传系统,并提出一个联合优化设备关联关系、无人机位置、无人机发射功率和设备功率分割比的多变量固定交替迭代优化算法,以实现设备最小采集能量最大化。在每次迭代中,首先根据信号强度确定关联关系,并利用基于禁忌搜索的无人机位置优化算法,确定无人机位置;其次利用一阶泰勒展开式将非凸问题近似为凸问题,求解无人机发射功率和设备功率分割比。仿真实验表明,相比于多个基准对比方案,所提算法和策略能够获得更优的最小采集能量。

  • 2021-04-20
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大数据面试岗位及相关知识点整理

大数据面试岗位及相关知识点整理 大数据相关工作主要分为数据开发、平台开发、基础架构三部分。 数据存储:这里的数据存储既包含构建数据仓库的hdfs、也包含用于分析展现的hbase、druid、clickhouse等特定场景数据库。

  • 2021-04-20
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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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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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