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大数据下中小企业竞争情报网络信息源使用行为研究

[目的/ 意义] 大数据下中小企业对竞争情报网络信息源的依赖性不断上升, 但存在使用障碍。 本 研究旨在探究大数据下企业竞争情报网络信息源的使用行为, 为企业竞争情报工作提供参考。 [方法/ 过程] 基 于经典信息源分类, 针对现有研究不足, 创新性地将大数据下竞争情报网络信息源分为社会化媒体类、 互联网公 开类、 互联网商务类。 通过问卷调查与深度访谈方法进行研究。 [结果/ 结论] 研究发现, 社会化媒体类网络信 息源的重要性增强, 但传统信息源的作用不容忽视, 质量是影响网络信息源使用的首要因素。

  • 2021-06-18
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地方政府大数据产业政策_工具偏好及其匹配 _——基于贵州省政策文本的分析

地方政府产业政策可以降低制度性交易成本、弥补市场缺陷,为大数据产业的有序发展保驾护航。本文以政策工具理论为视角,通过构建“政策工具—大数据产业链”二维分析框架,以大数据产业发展位于全国前列的贵州省作为案例,运用政策内容量化分析方法,对 2014 年至 2018 年贵州省政府出台的大数据产业政策文本进行分析。研究发现,地方政府对大数据产业给予了全方位的激励和规制。但仍存在着政策工具的结构比例不平衡以及政策工具与大数据产业链活动匹配不合理两方面的问题,地方政府应控制环境面政策工具的实施力度、优化大数据产业政策工具组合结构、促进政策工具与大数据产业链的均衡匹配,从而推动大数据产业持续、健康发展。

  • 2021-06-18
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基于云技术的工业缝纫机状态检测及分析软件的设计与实现

工业4.0模式有效融合了物理世界和网络世界,云技术的发展又显著提高了数据分析处理和资源共享的能力,为电控缝纫机智能化提供了新的发展方向。通过物联网技术获取电控缝纫机加工现场数据,为满足整厂甚至是企业级的数据整合,利用云端分布式计算高效性和资源共享性的特点,开发一套基于云技术的缝纫机状态监测及分析软件对缝纫机故障诊断和质量管控带来重要便利。因此,基于Paas(平台即服务)云平台,搭建工业缝纫机状态检测及分析软件系统,实现了参数设置,状态检测及故障诊断,性能评价等功能。工业现场数据通过蓝牙由缝纫机传入移动端,再由HTTP协议上传至云端,采用整合在云端的Keras等机器学习库 对数据预处理分析和应用分析后,将结果存储在postgreSQL数据库,最终在移动端,实现由UIkit框架建立的可视化界面上的用户交互。

  • 2021-06-18
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以睡眠场景为例的智能家居场景模型构建研究

目的 构建智能睡眠场景模型,为智能家居场景研究提供参考。方法 运用扎根理论作为研究方法,搜集睡眠相关的品牌概念场景和用户使用场景作为原始资料。通过开放性编码与主轴性编码,提炼出智能睡眠场景维度与子项说明表。最终经过选择性编码将不同维度和子项组织起来。结果 得到智能睡眠场景模型。藉由关系图的形式阐释了场景各要素的相互关系,以及场景的作用机制。结论 智能家居场景分为有形场景与无形场景,共 5 个维度,18 个子项。有形场景划分为空间要素、氛围要素和智能设 备要素 3 个维度,他们构成了用户所在的物理空间。无形场景划分为数据要素和社会要素,分别为有形场景提供了“大脑”和“援助”。它们互相影响、共同作用,为用户构建了居家智能场景体验

  • 2021-06-18
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基于IPv6的物联网智能家居仿真部署与实现

将 IPv6 协议引入物联网技术,既适应计算机网络技 术的未来发展趋势,又符合当前智能家居的应用模式。通 过对 IPv6 和物联网设备关键技术的研究,在 Packet Trac- er7.0 仿真平台上搭建智能家居应用场景,采用 DHCPv6 协 议自动分配 IPv6 地址,通过域名和 IoE 监视器两种途径让 外网和内网主机登录并配置 IoE 服务器,对核心设备(温度 调节器)编写调控代码并设置控制条件。物联网智能设备 获取 IPv6 地址并在 IoE 服务器注册后,实现对环境参数的 实时获取,在温度调节器的调控下满足智能家居的需求。

  • 2021-06-18
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输配电设备泛在电力物联网建设思路与发展趋势

输配电设备泛在电力物联网建设思路与发展趋势

  • 2021-06-17
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车载物联网:未来交通系统的主要技术

不知从什么时候开始,汽车厂商开始奉“大屏”为圭臬,消费者似乎也极度认同“屏大=科技感+智能化”。随着用户习惯的改变,传统DMR\模拟车载台和LTE数字集群车载台交互性差的缺点越来越明显。深圳市遨游通讯设备有限公司根据以往为客户提供定制车载台的经验,推出颠覆行业认知的智能大屏车载台-遨游V80。遨游V80是一款集DMR数字对讲+LTE专网通讯的数据采集多模融合通讯智能车载台。

  • 2021-06-17
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融合社交关系与时间因素的主题模型推荐算法

户的行为偏好往往会受到社交关系、时间变化等多种因素影响,只考虑单一因素会导致构建的用户兴趣模型比较片面,难以准确地产生推荐。为此,融合用户社交关系和时间因素,提出一种主题模型推荐算法。利用主题模型对用户标注行为进行主题建模,得到用户一物品概率矩阵。根据用户标注物品的时间计算用户标注行为的 时问权重,将其与用户的标注行为权重相结合,计算基于时问的用户相似度。对用户的社交关系与基于时问的用户相似度进行加权处理得到用户的权重,在此基础上,考虑其他用户的影响,计算用户对物品最终的偏好权重,并根据排名产生推荐结果。在Last.fm数据集上的实验结果表明,该算法能更全面地考虑用户特征,有效提高推荐的 质量

  • 2021-06-17
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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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