以专利文献数据和专利审查数据为载体，以企业经营的 3C 战略模型理论为基础，从市场环境维度、企业 自身维度、竞争对手维度分析专利侵权风险的来源，建立预警理论模型和侵权风险预警指标体系。综合考虑专利 审查要素以及企业经营要素，建立专利侵权风险预警指标体系及方法，丰富和完善专利侵权风险预警指标体系及 工作机制，使得侵权风险预警更准确。
伴随着21世纪初期全球一体化经济浪潮，大型跨国公司发展迅速，集团化的特征日趋 明显，财务共享服务中心应运而生。而现代高新技术的发展和成熟应用，使人工智能以其突出的高 效、准确、便捷等特征及技术优势，从理论上而言迎合了财务共享服务中心的建设需求。在大型跨 国企业财务共享服务中心的发展中，可以考虑借助于人工智能融合发展，不断优化提升管理服务水 平。从人工智能的发展现状及其对财务金融行业的影响出发，研究探讨大型跨国企业财务共享服 务中心在与人工智能融合发展的过程中存在的困难和问题，提出相应的对策及建议，以期促进大型 跨国企业财务管理能力的提高，推动大型跨国企业健康发展。
近年来，在新能源汽车示范推广和财政补贴的大背景下，我国新能源汽车产业快速发展。但与传统燃油车 相比，新能源汽车的技术成熟度尚且不足，在研发、运行阶段仍存在诸多问题等待解决，其中能耗和续航 问题的关注度尤为突出。本文基于车载终端采集到的新能源高频大数据，提取能够反映驾驶行为精细时空 变化特征的特征参数集，采用主成分分析方法将特征参数集进行优化，利用 K-means 算法实现驾驶行为 的自动分级，并分析了不同级别驾驶行为的能耗分布情况。分析结果表明，驾驶行为影响新能源汽车能耗 水平，其中平稳驾驶对应的能耗较低，对新能源汽车产品升级和用户驾驶习惯优化具有一定的参考价值。
以四川省某高校的网络教学平台为研究对象，对该平台的学生在线学习数据进行学习行为画像。采用 python、 dycharts、图表秀，对不同任务点（视频）学习情况下学生章节测验平均分、不同作业平均分下学生的章节测验平均分、不同 网络测评成绩下学生网络学习状况进行了画像。画像结果能直观看出任课老师对于课程设置的情况、学生学习的各项基 本情况、各学院对于学生学习管理的长处和短处，从而更有针对性地进行改善和提高。
为有效处理电网调度中心检测得到的设备数据,提出了流处理平台 Spark 与 Xgboost 算法相 结合的分类电力设备数据故障诊断模型。 首先介绍了变压器设备故障诊断的判断依据；然后在 Spark 框架的基础上,利用 Xgboost 算法构建了一个设备故障诊断模型；最后对模型的分类性能和 运算速度进行了分析。 结果显示:模型使用 Spark 平台和 Xgboost 算法性能更优。
在公共交通供给研究中，长期以来对效率问题分析得较为深入，而对公平性问题研究较少。 从不同收入、人口就业密度片区的公交供给水平出发，对广州市公共交通供给的公平和效率进行分析。通 过建立三维坐标系，识别低收入、高密度、低公交可达性地区，作为下一步重点完善公交可达性的目标地 区。研究结果表明，过去的公共交通建设成果较好地实现了效率优先的目标，但在提升公平性方面仍有待 完善。广州市符合低人均收入一高人口密度一低公交可达性的社区达到89个，人口合计达到129万，主 要分布在城中村以及城中村周边大型社区，该部分片区是下一步优化公共交通供给的重点地区。
伴随技术的进步，传统管理将会迎来重大转变和巨大冲击。面对人工智能时代的来临，人工智 能与企业管理的融合理应被列为一项积极探索的重大议题。 当然，人工智能与企业管理的融合不是一 蹴而就的，需要技术先行、组织破题以及制度构建等必要过程。 与此同时，人工智能与企业管理的融合 亦非完美无瑕，可能会带来技术挑战、人性考验与隐私侵犯等，甚至可能对企业管理产生整体性冲击。 对此，必须全面思考，做好约束机制，扎实推进企业管理的智能化发展。
近年来，随着人工智能的发展日趋成熟，已对人们的生活产生了方方面面的影响，为人们的生产生活 带来了便利性和简洁性，同时对财务决策方面的影响也日渐深入。多年来国内外学者们对新背景下的财务决策进行 了激烈的探讨，形成了丰富的研究成果，通过梳理文献资料发现，现有国内外研究成果多数仅针对传统财务决策模 式创新进行研究，而对于人工智能背景下并未形成完善的财务决策框架。因此本文以人工智能等手段为基本理论基 础，分析财务决策四大活动在人工智能背景下产生的变化以及人工智能如何应用在具体财务决策过程中，并且应用 渗透于科技型企业财务决策中进行实践探索，以适应时代发展的需要。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月
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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