工业互联网平台使用意愿影响因素研究——基于改进UTAUT模型

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人工智能对就业的影响_数量、结构与质量_—— 基于北京市97家企业调查数据

近年来人工智能的技术突破引起了社会各界的广泛关注，同时对就业数量、就业结构和就业质量也产生了影响。通过对北京市 97 家企业的调查分析，研究得出以下结论：目前人工智能对就业的创造效应大于破坏效应，并且创造效应在应用型企业中体现得更为明显；人工智能使就业岗位、技能、人力资本结构得到优化调整，但对就业年龄结构的影响较小；人工智能在提高整体劳动报酬的同时也会造成工资两极分化的倾向，并因此提出了技能导向的技术培训新要求；目前人工智能正处于导入期，对就业数量、结构以及技能的影响初步显现，但影响还较小。

2021-06-22
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基于人工智能方法的中小企业财务危机预警研究

本文采用粗糙集方法对初选指标体系进行特征选择后得到预警指标体系，在此基础上构建 C4.5、Bayesnet、RF、ANN 等人工智能模型，并引入了十折交叉验证方法作为预警效果评价的稳健性检验准则。为了检验人工智能方法的有效性，本文还建立了基于粗糙集方法的 Logistic 模型，实证结果表明，粗糙集方法能够有效选取关键预警指标，且人工智能方法具有较高的预警准确率。总体来看，本文综合考虑财务指标、公司治理指标，基于人工智能方法构建了有效的中小企业财务危机预警模型。研究结果对于管控中小企业运营风险、促进中小企业可持续发展具有重要的意义。

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传感器网络与物联网的发展现状_学术报告_脱密后（2）51

感知中国是2009年我国最重要的国家战略之一，物联网成为当前讨论的最热门门话题。物联网被列为国家五大新兴产业之一，是继计算机、互联网与移动通信之,后的第三次世界信息产业浪潮。传感器作为物联网采集信息的终端工具，体现了物联网人和物之间相融互动的精髓。

2021-06-22
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大数据时代高校图书馆智慧服务的逻辑与路径_左平熙

本文梳理大数据环境下高校图书馆智慧服务研究现状,构建了由物质层面、服务层面以及技术层面构成的高校图书馆智慧服务逻辑总体架构,特别研究了高校图书馆智慧服务模式的推进路径,即提出基于Hadoop的高校图书馆大数据挖掘技术支撑体系,为高校图书馆智慧服务提供有力支撑；以智慧检索、智慧挖掘与智慧知识推荐为技术突破点,提升高校图书馆智慧服务的个性化程度；完善包括高校图书馆智慧学科服务、智慧互动服务、智慧移动服务、智慧特殊群体服务以及评价反馈功能的高校图书馆智慧服务机制,重视高校图书馆业务部门的改革重组和智慧馆员的培养等。

2021-06-22
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消防物联网在基层油库的应用与实践_王泽强

以某油库为例,通过对该油库及储罐区的安全风险分析,提出了设备智能化改造的消防物联网实现形式,描述了以消防、安防全局化管控为目的油库消防物联网平台的搭建,实现了该油库消防物联网的应用与实践,评价了基层油库采用信息化手段进行安全管理的先进性、实用性和社会价值。

2021-06-22
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工业互联网峰会：5G筑基工业互联

2019工业互联网全球峰会在沈阳开幕，峰会以“赋能高质量·打造新动能”为主题。峰会围绕“趋势与方向、产业与应用”，探讨了如何对当地制造业进行提质增效、构建全新产业生态等问题，以促进新旧动能转换，经济高速发展。

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以物联网打造的铁路货车检修智慧物流系统关键技术研究_雷晓丽

随着铁路车辆检修自动化及货车全生命周期数字化技术的广泛应用,货车检修效率不断提高,传统的物料配送已不能满足需求。本文介绍了一种新型的货车检修智慧物流系统,它将无线射频读取识别、图像识别校对、物联网等先进技术应用于货车检修过程中,提高货车检修物流自动化和智能化水平,解决了目前货车检修运输效率、经济效益、安全保障等方面存在的问题。

2021-06-22
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融入知识图谱的大模型在企业服务中应用

企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识，通过海量数据的知识化集成，可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式，也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。

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本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。