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传统石化企业在人工智能领域的股权投资研究

人工智能(AI)已经成为各国争夺科技主导权的战略级抓手,不仅将深刻改变人类生 活,也将迅速改变能源行业,推动石化领域变革发展。未来传统石化企业可能的 AI 发展方向是智能勘探、智能钻井、智能油田、智能工厂、智能管道、智能加油站等。 通过股权投资布局AI是石化企业布局新兴能源产业、实现战略突破的重要方式。通 过研究AI的产业链发展趋势,分析石化企业业务与AI的结合点,并结合近年来AI赛 道股权投资的基本面数据,提供能够投资的重点赛道和可能标的的一套方案

  • 2021-06-21
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学习分析_助推大数据时代高校教师在线专业发展

论大数据时代学习分析_助推大数据时代高校教师在线专业发展

  • 2021-06-21
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大数据时代的公共部门绩效管理模式创新——基于KPI与OKR比较的启示与借鉴

大数据时代的公共部门绩效管理模式创新——基于KPI与OKR比较的启示与借鉴

  • 2021-06-21
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大数据时代个人数据权的特征_基本属性与内容探析

大数据时代个人数据权的特征_基本属性与内容探析

  • 2021-06-21
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大数据的客观性与挖掘渗透理论

随着大数据技术的兴起,一般认为大数据比小数据更具有客观性,因此人们提出要“让数据说 话”的主张。大数据的客观性主要来自几个方面:数据规模更加海量,更具有全面性;数据格式更加多样,更 具有代表性;数据存在于挖掘之前,没有理论预设;数据主要由智能终端自动生成,避免了人为污染。但因为 数据生成人为设计、数据挖掘渗透理论、数据算法存在偏见、数据决策存在黑箱等,大数据也就依然存在着人 的主观性渗透f--I题。因此。小数据时代的观察渗透理论变成了大数据时代的数据挖掘渗透理论。

  • 2021-06-21
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基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测

为提升数据挖掘技术与网络恶意行为识别准确率,研究基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测 方法。模糊化处理网络中存在的大数据,构建模糊数据库,分类聚集模糊数据库中的模糊数据,离散化处理模 糊数据的连续属性,确定模糊数据频繁关联规则,通过基于模糊关联规则的数据挖掘方法获得整理后的网络数 据;以此为基础,分析用户恶意访问流量特征,加权处理用户访问流量特征与用户信息熵特征,建立多特征融合 的网络恶意行为识别模型,完成网络恶意行为识别检测。经实验验证,该方法识别检测网络恶意行为时准确率 较高,在93%以上,漏检测率较低,低于8%,在数据挖掘时具有较低的时间消耗与空间消耗,支持度较高。

  • 2021-06-21
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大数据与美学新思维

大数据改变了科学和认识的范式,同时也对传统美学产生冲击和影响。 首先是关联思维和计算思维的 结合。 大数据在人工智能艺术中的应用,说明艺术中的关联思维可以被算法所表示。 其次是全面性认 识与小样本方法的融合。 全面的数据带来了客观性,使得艺术从专家驱动走向了观众和流量驱动,而 人类在小数据限制下的“隐喻-联想”能力,也为实现人工智能的“大任务”提供了可能。 最后,大数据 技术还可以融合静态思维和动态思维、定性分析和定量分析、理性认识和感性认识等。 但是,我们也要 警惕“数据中心主义”和“数据霸权”,防止大数据造成的审美同一化。 我们应该提升人们的“数据素 养”,用“审美理性”来限制和引导大数据技术的发展。

  • 2021-06-21
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大数据、服务化水平对制造企业绩效的影响

随着市场竞争的日益激烈和消费需求的多样变化,传统制造企业需要通过服务化转型来保持竞争优势.利用 2018 年中国上市制造企业的样本数据实证检验了大数据、服务化水平对企业绩效的影响机理,结果表明:大数据技术 的应用对企业绩效具有显著正向影响,服务化水平在该影响过程中发挥中介作用,员工素质正向调节服务化水平与企 业绩效之间的关系.最后,从政府和企业角度提出了实现大数据驱动下制造企业服务化转型升级,促进企业绩效提升的 政策建议.

  • 2021-06-21
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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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