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融媒传播背景下智慧资讯编播系统的设计、实现与应用

智慧资讯编播系统以“一人一频”为目标,充分运用AI、大数据、云计算等多项前沿技术,面向包括县级融媒体中心在内的各级广电媒体、车载互联网音频、智能音箱、移动互联网音频、商超等多个垂直类场景的生产系统,作为融媒传播时代广播媒体突围的新抓手,可以为广播媒体的融合发展赋能。

  • 2021-06-23
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神策数据Bank4.0_数字化运营体系构建的方法与实践

神策数据·用户行为洞察研究院对银行业品牌形象和产品品牌形象调研显示,从用户感知的层面暴露了我国银行业长期存在的同质化问题。尽管许多从业者在过去的几年内做出了有益的探索,但是大数据在提升银行业务绩效、降低运营成本、优化风控和决策、改善监管数据效率及提升客户体验方面,应用仍有明显不足。除战略、业务和产品方面的调整外,银行应积极构建以用户为中心的数字化运营体系,方能构建长久的核心竞争力。

  • 2021-06-23
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实时大数据挖掘系统的设计与实现

针对海量视频人脸数据的场景限制和 1∶N 结果过多的困境,结合其他非视距信息采集手段,设计并实 现一个大规模实时数据碰撞系统,解决了专门机关实际工作中依靠单一手段研判的诸多缺陷。进行分布式大数 据系统的架构设计和组件选取,设计人脸结构化数据和车牌、手机采集信息的实时碰撞比对算法。多地实际运行 的结果表明,该系统实时可靠,效果显著,满足一线专门机关案情及时研判和精准挖掘的需求。

  • 2021-06-23
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医疗大数据对医患关系的影响

检索了大量与医疗大数据对医患关系的影响研究相关的文献,并在此基础上进行了综述.大数 据技术在改善医患关系中有精准医疗、精益管理、健康管理、科学研究和数字医疗这五方面的着力点.大数 据技术可以通过自我参与、信息共享和精准医学这三方面来改善医患关系.然而,大数据在改善医患关系 方面仍存在技术落后、大数据的所有权备受质疑、获取数据的安全性无法保障、成本过高等难题.

  • 2021-06-23
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大数据时代我国数据意识培养路径探析

身处大数据时代 ,如何有效运用大数据使其切实发挥更大的社会效益与经济效益是一个重大的现实课题 。 其中 ,培养良好的数据意识尤为重要 ,因为数据意识是“数据强国”实现的关键因素 。 要改变我国现实发展中数据拥有和 数据价值发挥失衡的现状 ,就需扭转人文与科学失衡 ,惯用直觉思维以及重视经验的“取道中庸 、不善精准”的传统思维 模式 ,强化“以人为本”理念 ,坚持理论联系实际原则 ,从理论建树 、行为实践 、制度完善以及人才培养等方面切实培育良 好的数据意识 。

  • 2021-06-23
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大学生网络信息行为综合指标体系构建研究_——基于改进数据包络分析法

[目的/意义]结合现阶段大学生网络信息行为研究成果,提取出大学生网络信息行为的 5 类构成要素, 即大学生个体、信息素养、信息查询活动、信息使用活动和信息交互活动,从而构建用于描述大学生网络信息 行为的综合指标体系。[方法/过程]采用后退法思想对数据包络模型中的投入变量及产出变量的效率向量进行 剔除,最终得出 31 个三级指标作为大学生网络信息行为评价的依据。[结果/结论]研究结果表明对于大学生网 络信息行为而言,大学生个体及大学生网络信息需求两个一级投入指标对于大学生网络信息行为 3 个一级产 出指标信息查询活动、信息使用活动、信息交互活动具有显著影响,这 5 类要素共同构成了大学生网络信息行 为指标体系。

  • 2021-06-23
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精选2021年汽车行业芯片短缺改善与电动智能趋势分析报告40页

2021 年初至今,汽车行业受芯片短缺及原材料涨价影响,板块整体承压,Wind香港汽车与汽车零部件指数收益率低于恒生指数。年初至 5 月 20 日,Wind 香港汽车与汽车零部件指数收益率为-19.0%,同期恒生指数收益率为 4.1%。板块整体表现自二月开始弱于恒生指数,主要是受到芯片短缺带来的整车厂产能削减以及原材料涨价带来的成本压力双重影响,行业产销及盈利能力恢复不及预期

  • 2021-06-23
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大数据与监视型资本主义

本文首先介绍了监视型资本主义的概念,描述信息时代的资本是如何通过 收集个人数据,无视私隐,筛选用户,在不受法律监控的情况下进行帝国式扩展的。进 而,本文提出数据的附身性和数码资本错位这两个特征,用以分析技术如何在数据收集 和应用上激活数据的私人财产属性,以及资本如何利用价值错位和技术优势去诱使用 户参与这一资本增值的进程。数据的附身性揭示了个体如何被卷入大数据时代的生产 关系,数码资本错位揭示了资本具体实现监视型资本主义的技术。这两个概念将完善 监视型资本主义这一理论体系,进一步展现这个时代隐蔽的不平等状况。

  • 2021-06-23
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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中国城市人工智能发展指数报告(2025-2026)

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前,以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进,风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长,能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时,新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求,储能作为支撑能源转型的重要基础设施,正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”

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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

AR眼镜与AI深度融合是下一代计算终端从纯音频,摄像类无屏产品,快速演进为音摄功能延续,新增显示屏的AI智能交互眼镜。AI智能眼镜蓬勃发展,预计市场规模将保持高速增长,2026年销量超过70万台。

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不同成品油收率下渣油加工方案与碳排放研究

国务院《2030年前碳达峰行动方案》明确将石化化工行业列为重点降碳行业,要求通过“碳达峰十大行动”推动炼化产业结构优化,包括控制汽油消费、开发生物燃料、加快非常规气利用等。

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