基于粒子群优化算法的腐蚀预测灰色动态模型

针对海底管道腐蚀预测提出一种基于粒子群优化（ＰＳＯ）算法的新型灰色预测模型。在传统灰色ＧＭ（１，１）模型的基础上引入ＰＳＯ算法优化背景权值和等维灰数递补方法对模型进行动态更新，建立了ＲＧＭ（１，１）和ＲＰＧＭ（１，１）模型并应用在海底管道腐蚀预测中。对比三种模型的预测结果后发现，灰色预测理论适用于海底管道腐蚀预测；ＲＧＭ（１，１）模型比传统ＧＭ（１，１）模型的预测效果稍好；ＲＰＧＭ（１，１）模型预的测精度与另外两种模型相比，有大幅提升。ＰＳＯ算法对传统模型的改进效果显著，ＲＰＧＭ（１，１）模型具有较高的工程应用价值。

2021-06-21
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基于网络科学方法探讨智能家居可靠性

本文以网络科学的方法为工具，用国家标准中给出的智能家居拓扑图为研究对象，对智能家居物联网的结构特点进行了分析，利用分析结果对智能家居可靠性的保障提出了建议。

2021-06-21
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基于ESP8266的智能家居灯光控制系统

智能家居是利用电子、通信及物联网技术，对家庭内进行监测与控制，已经广泛应用于民众的生活中。本文以 ESP8266 芯片为核心，搭配温湿度传感器、人体热释电传感器、12 位 5050 封装 RGB 彩灯以及电源模块，设计并制作了智能家居灯光控制系统，最终设计并制作了实物及 WEB 控制端，进行了系统的测试。结果表明：硬件系统能准确接收 WEB 端传输的命令信息，也可实时向 WEB 端传输所需的反馈信息，可通过 WEB 端控制 RGB 灯光，还可查看温湿度的历史数据。

2021-06-21
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基于决策树算法的医疗大数据填补及分类仿真

从大数据的基本特点和医疗大数据研究现状出发，分析处理过程中存在的问题，提出在决策树算法下的医疗大数据填补及分类方法。分析医疗数据的关联规则。采用关联分析（Apfiofi）算法和频繁模式树（Frequent Pattern Growth，FP—Growth）算法挖掘数据。以挖掘数据为基础填补其中的缺失数据，按照医疗数据特点搭建决策树，并运用ID3和c4．5决策树算法，实现医疗大数据的分类，得出数据分类结果。由仿真得出，与传统方法相比，填补量提高了50％，分类精度提高了11．40％、14．80％，无论从数据的填补方面还是分类方法，上述方法均有较高的应用价值，为医疗大数据体系的构建开辟了新的思路。

2021-06-21
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基于大数据技术的石油数字化平台设计_吴巍

大数据技术成为驱动石油化工服务类企业数字化转型的有效手段,基于大数据技术的石油数字化工作平台建设是石油化工服务类企业的大数据应用实践,该技术整合了企业营销、生产、经营等多个板块的多种业务,串联了企业数据采集、存储、治理、挖掘、分析及应用的整个数据生命周期；从石油化工服务类企业数字化发展现状及遇到的问题出发,结合大数据技术的发展及优势,提出了基于大数据技术的石油化工服务类企业石油数字化工作平台建设方案,通过对大数据故障信息进行提取,应用DBN大数据学习算法模型实现石油全寿命周期管理的数据计算和处理；通过实验,文章研究的方法数据处理准确度大于90%。

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基于动态增容的政务大数据资源调度优化系统设计_陈吉宁

当前政务大数据资源调度系统存在存储不足问题,为解决这一问题,相关人员设计了一种基于动态增容的政务大数据资源调度优化系统。实验结果表明,设计系统磁盘读写性能高、传输速率快,可保证调度资源负载的均衡稳定性。

2021-06-21
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大数据和云计算技术在燃煤电厂节能减排中的应用设计_张志勇

以我国火电行业节能减排技术发展需求为牵引,以燃煤电厂烟气数据采集、数据存储、数据安全、数据分析为着力点,将大数据、云计算、物联网等现代化技术应用于燃煤电厂节能减排过程中,搭建了节能减排监控平台。该平台具有实时监测、设备故障分析、环保对标、技术监督、电价核算等功能,可实现火电厂大气污染物的实时监管和设备状态的智能监测,为电厂智慧化运行管理提供技术支撑,为电网绿色节能调度提供数据信息。

2021-06-21
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基于大数据的煤质预先管理体系在枣矿集团的构建与实施_刘贵霞

枣矿集团为了改善传统煤质管理存在的滞后性问题,通过深入研究,对煤质数据进行预先管理,分层级、按流程完善管理体系,同时运用大数据构建了煤质管理系统,以建立数据库、增设预警装置等方式进行质量信息对比和分析,不断地修正煤质预测的数据模型,最终实现预测的准确性。

2021-06-21
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随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点：一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。

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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示，由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施，到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍，达到2.6万亿美元。2024年，香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%，增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前，我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中，随着近期招聘企稳，瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升，而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲，尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权：通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争，已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额，但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时，等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点，经济体必须重新思考其对AI主权的策略，并确定如何明智地投资。