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大数据时代城市治理_数据异化与数据治理

现城市善治目标,必须以充分掌握治理对象各种信息为前提。大数据技术正好与城市治理对信息的巨 大需求不期而遏。大数据技术使城市善治真正成为可能:它不仅模塑治理主体思维,提升城市治理能力,而且将变革 城市治理模式,塑造城市的未来。城市治理过程中会遭遇种种数据风险。这种风险存在于数据的收集、储存、分析和使 用的全过程之中,形成所谓的“数据失真”、“数据风险”和“数据依赖”等数据异化现象。先进技术并不会自动带来城市 的善治,只有未雨绸缪,才能将城市治理中可能出现的风险降到最低。回归理性对待数据的理念,建立数据使用规范, 确立行为边界是数据治理的g--_选择。

  • 2021-06-21
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基于大数据和人工智能的企业集团财务共享改进研究

蓬勃发展的财务共享服务大大提高了企业集团 财务工作的效率。目前,我国的财务共享服务平台在降低人 工成本、提高运营效率等方面具有出色的表现,但还未能充 分发挥财务工作价值创造的功能。利用大数据和人工智能技 术改进财务共享服务平台,可以进一步解放人力,促进业财 融合,是财务共享服务中心发挥价值创造功能的重要途径。 最后,改进工作应妥善处理集权与分权平衡、积极向业务延 伸和拓展财务人员职业技能等问题。

  • 2021-06-21
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基于工业大数据的RH机械真空泵远程故障诊断系统

为了实现工业领域的安全生产和高效运维, 优化工业运营与决策, 工业设备的远程故障 诊断是当下的发展趋势。 通过搭建 RH 真空精炼机械真空泵远程故障诊断平台, 建立流程数据采集分 析系统和运行保障专家系统, 能够实现机械真空泵设备的远程监控运维以及故障分析, 达到减少真空 系统故障率、 降低设备维护成本、 提高设备生产效率的效果。

  • 2021-06-20
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以服务设计为驱动的奢侈品牌大数据精准营销策略研究

随着社会经济的发展以及互联网信息技术的不断普及, 奢侈品牌营销在此时代背景下通过结合新的营销方式 来提升品牌竞争力。 基于此, 文章以运用服务设计提升奢侈品牌精准营销策略为目的, 对大数据时代下奢侈品牌营销现状、 服务设计理论进行研究梳理。 将服务设计的已有研究成果, 结合奢侈品牌营销所具有的独特属性, 通过建立将服务设计导入 奢侈品牌营销的实施路径与理论模型, 验证服务设计在奢侈品牌营销中的重要作用, 并由此提出奢侈品牌营销的可行性策略 建议。

  • 2021-06-20
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基于大数据舆情的少数民族大学生国家认同研究路径探索

在全球化与网络化的双重时空坐标中,我国少数民族大学生国家认同受到多方 复杂因素的影响,而现有研究仍以传统单一的研究范式,醉心于传统环境下的少数民族大 学生国家认同议题研究。基于此提出以大数据舆情视角创新该议题的研究,以大数据为方 法、以网络舆情为主线,构建了少数民族大学生国家认同网络舆情监测、分析与应用完整闭 合的研究路径,其符合新时代国家网络安全管理需求,对创新网络意识形态问题研究具有 一定的指导意义。

  • 2021-06-20
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基于大数据和5G的智慧放疗_已来的将来

新一轮科技革命为百年放疗提供了新的发展机遇,传统放疗的临床难题将逐步得到解决。基于大数据分 析的影像组学和临床跨组学技术将为肿瘤诊断和风险分层、放疗靶区定义、自适应放疗、副作用预判,以及随访和疗 效评估带来新的解决方案。5G 平台将真正突破时空限制,实现远程同步放疗;零延迟将推动放疗做到“查打一体”, 引领放疗从智能向智慧的转化,提高放疗前沿技术的可及性。

  • 2021-06-20
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大数据对审计取证的影响:一个理论框架

大数据数据对审计取证的影响:一个理论框架

  • 2021-06-20
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大型数据库中利用强化学习改进treap的关联规则挖掘算法

信息的爆炸式增长使数据挖掘分析过程更加困难,针对普通关联规则挖掘算法很难在短运行时间和低 关联度的前提下完成大型数据库中变量关系的评估和发现的问题,提出利用强化学习算法改进tre印的大型数 据库关联规则挖掘算法。提出的算法首先计算数据库中每个变量的优先级;然后,在优先级模型中利用强化学 习算法改进的build-treap程序构建treap数据结构;最后,通过遍历程序和generateRule程序完成数据库中所需 的关系查找。在对提出的算法进行稳定性分析后进行了仿真验证实验,实验结果表明,提出的算法在其最次和 最佳案例分析中分别能够完成O(凡log n)次和0(n2)次挖掘,能够在较短时间内完成低关联度的大型数据库中 变量关系挖掘任务,相对于改进型Apfiofi算法和改进型FP生长算法有较大提升。

  • 2021-06-20
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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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