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大吨小标_轻型货车数据画像在注册登记中的应用

轻型货车“大吨小标”问题一直是公安交管部门强化交通安全源头监管,排查隐患整治工作的重点。笔者分享了南宁 交警在货车注册登记环节,通过用数据画像排查“大吨小标”违规嫌疑车辆,并根据画像结果对嫌疑车辆针对性地采取相关措施, 有效降低了轻型货车“大吨小标”隐患增量的实战做法,希望能为各地排查治理“大吨小标”违规车型提供一条可借鉴的治 理思路

  • 2021-06-22
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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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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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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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