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大数据企业技术创新效率影响机制研究_陈立梅

企业创新的过程是多输入、多产出的复杂过程,为准确掌握企业在创新过程中的具体情况,基于创新价值链视角构建我国大数据企业技术创新效率评级体系。以大数据板块境内79家上市公司为研究对象,将企业创新过程划分为技术开发、物料转化、效益产出三个阶段,通过数据包络分析模型测算各阶段创新效率,运用Tobit模型分析影响因素。研究结果表明:我国大数据企业创新效率存在阶段性差异,与效益产出阶段相比,技术开发、物料转化阶段的效率较低；大数据行业的技术研发没有以市场为导向,技术开发制约着整体效率的提升；企业需要根据自身特点合理配置资源,避免投入冗余,以提高创新效率。

  • 2021-06-21
  • 阅读178
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2018年物联网NB-IoT行业研究报告

目前物联网产业尚属于发展的初级阶段，在市场参与企业与投资者对于未来乐观预期与资本投资助推下，未来十年将率先迎来物联网的终端红利期，连接点数量将至少增加4 倍,联网终端数量的提升将进一步推动平台层和应用层的尝试和发展。

  • 2021-06-21
  • 阅读159
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  • 28页
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大数据环境下国家生物安全情报工作体系构建_王秉

企业创新的过程是多输入、多产出的复杂过程,为准确掌握企业在创新过程中的具体情况,基于创新价值链视角构建我国大数据企业技术创新效率评级体系。以大数据板块境内79家上市公司为研究对象,将企业创新过程划分为技术开发、物料转化、效益产出三个阶段,通过数据包络分析模型测算各阶段创新效率,运用Tobit模型分析影响因素。研究结果表明:我国大数据企业创新效率存在阶段性差异,与效益产出阶段相比,技术开发、物料转化阶段的效率较低；大数据行业的技术研发没有以市场为导向,技术开发制约着整体效率的提升；企业需要根据自身特点合理配置资源,避免投入冗余,以提高创新效率。

  • 2021-06-21
  • 阅读130
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大数据时代下金融营销宣传行为监管政策研究_杨佳

"金融营销宣传行为"属于狭义金融广告的范畴,除了具备一般金融广告的特征外,大数据下的金融营销宣传行为还具有受众明确,针对性强；信息分散,隐蔽性强；载体多样,内容丰富；违法成本低,涉及金额大等新特征。近年来,我国金融营销行为监管取得了一定的进展,但仍存在金融营销宣传行为难以有效监测、时效性强、取证难度大、无统一评判标准、缺乏高效的协同处理机制等突出问题。想要健康有序地推动金融营销宣传活动,需要监管者、服务提供方、消费者的共同努力,本文对金融营销宣传行为监管政策进行了系统梳理,提出大数据时代下的金融营销宣传行为监管思路。

  • 2021-06-21
  • 阅读189
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大数据时代高校图书馆智慧服务5W模式构建_宋甲丽

文章对大数据时代图书馆智慧服务特征以及智慧服务的4个层次进行分析,总结归纳出以资源建设为核心,以新技术应用为导向,以用户需求为中心,以空间再造为趋向的图书馆智慧服务5W模式。从资源建设、服务创新、技术应用、馆员提升、用户交互等方面,为图书馆智慧化服务的发展和创新提出建议。

  • 2021-06-21
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基于云安全与深度学习的区域大数据分析方法研究_杨睿

准确分析区域经济的各项大数据,具有重要的研究价值。为此,文中使用深度学习与云安全技术建立了区域大数据分析系统。为保证各类经济数据共享的安全性,该系统针对常见终端的智能网络,采用区块链技术架构了包括局部区块链、终端服务器与本地储存的数据传输网络。为实现对各类经济大数据进行精准、有效的分析,系统使用循环卷积神经网络结合日内方向运动分析手段,建立了包含输入层、卷积层、递归层与输出层的SI-RCNN网络,可以准确识别出大规模数据中的各种特征。使用该系统对某地区一段时间的水消耗大数据进行实验测试,测试分析结果表明,系统对数据的分析精度最高可达99.8%,具有良好的应用前景。

  • 2021-06-21
  • 阅读144
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大数据时代因果关系的重构及认识论价值_张晓兰

大数据时代最重要的认识变革就是由探究事物的因果关系转向关注相关关系。实际上,相关关系的挑战早在"休谟问题"和"量子理论"就已经开始,但它们并非要彻底否定因果关系,而是提出要重新刻画因果关系的历史重任。朱迪亚·珀尔首次重构"因果关系之梯",强调因果关系有三个不同层级即关联、干预和反事实,并对应三种认识能力即观察能力、行动能力和想象能力。相关关系只是因果关系的最低层级,人类要想改变世界和创构世界,就要迈上因果之梯的更高层级,呈现出人类的主动行动和对虚拟创构物的想象。大数据因果关系的重构意味着一场人类的认知革命,不仅意味着整体上实现创构认识论的发展,彰显个性化知识的价值,而且意味着强人工智能的可能性。

  • 2021-06-21
  • 阅读163
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基于支持向量机的配电网全域大数据自动化预测模型设计_王栋

针对传统预测模型准确度低、泛化性差的问题,提出基于支持向量机的配电网全域大数据自动化预测模型。在配电网正常运行的情况下,采集全域实时运行数据,并调取该配电网的历史数据。利用聚类划分的方式处理数据采样结果,通过支持向量机的回归处理,分析出配电网全域大数据的特征,从而推断出大数据的变化规律。以数据的特征分析结果为基础,分别得出配地啊暗网全域线损数据、负荷数据以及电能数据的预测结果。经过模型效果测试实验的设计与分析得出实验结论:与传统预测模型相比,设计的配电网全域大数据自动化预测模型的预测误差降低了0.45,具有更高的应用价值。

  • 2021-06-21
  • 阅读161
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