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基于大数据技术的饲料企业营销竞争力评价模型构建研究_蒋良骏

大数据技术作为企业发展的关键引擎,可推动饲料企业走向智能化、精确化时代。文章立足于大数据技术,选取7个二级指标与18个单项指标,构建饲料企业营销竞争力评价模型。在此基础上,通过筛选沪深两地11家上市饲料企业样本,深入评价企业营销竞争力。结果表明,饲料企业内部指标对营销竞争力影响最大,即隐性营销竞争水平较高;外部指标对营销竞争力影响次之,说明显性营销竞争水平稍差。大数据技术对于饲料企业营销竞争力提升发挥着支撑作用,是筑牢企业核心竞争力的关键因素。

  • 2021-06-23
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大数据时代开源情报的知识危机与应对策略_赵宁

大数据时代,信息过载、信息噪声和信息迷失给开源情报工作带来相应的负面影响,解决因知识的局限性造成情报失察、决策失误的开源情报"知识危机",有利于海量信息分析生成准确、有效的开源情报,推动知识经济发展。[方法/过程]通过开源情报的知识链流程模型建立与分析,提出提高知识获取效率、知识完备性检验共治、知识共享存储获取的策略和可行性分析。[结果/结论]从开源情报的知识链管理视角提出缩短知识形成链条、减少偏见错误、有序化知识的应对思路,使得开源情报全面、高效、可利用性强,为开源情报工作完善发展提供信息治理和情报组织管理的借鉴。

  • 2021-06-23
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大数据视角下的汉语学习分析模型建构_李代鹏

基于大数据视角,在对国内外关于学习分析模型的研究进行综述的基础上,指出了现有学习分析模型的优缺点,并建构了相应的汉语学习分析模型。该模型具有以下特征:数据来源更偏向半结构数据;分析的过程注意学习的非线性与动态性特征;预测环节加入学习者特征。基于大数据视角建立的汉语学习分析模型不仅能够深化教师与学生对汉语学习的理解,还能深化教育者对学习者的理解、深化师生对自主学习的理解,对于提升汉语学习者的学习效果具有重要的指导意义。

  • 2021-06-23
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海关大数据知识图谱构建技术及应用_赵碧君

海关业务改革的不断深化对海关管理提出了新的要求。本文结合信息爆炸时代海关管理面临的挑战及业界知识图谱的应用情况,全面分析了在海关管理中引入知识图谱的必要性,提出了海关大数据知识图谱的构建技术流程及应用场景,旨在为智慧海关建设提供参考。

  • 2021-06-23
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基于大数据的上海市人居环境适宜性评价_张德英

运用文献研究方法对高校图书馆开展智慧服务现状进行梳理,在分析研究特点的基础上,提出了普通高校图书馆从文献资源环境向知识资源环境转变,建立书书相联、人书相联、馆院系相联的互联互通的服务体系,需要实施新的工作策略:做好信息服务发展战略规划和业务布局,构建融合式多种资源知识发现与服务系统,开启学科化个性化用户知识服务模式,提高馆员队伍学科专业化素质。

  • 2021-06-23
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大数据支持大规模个性化教学的发生逻辑_吴南中

新一代信息技术推动社会快速进入"后工业化"时代,释放了全面发展的人才素养需求,亟待个性化教学的支持。然而,"工业化"时代的标准化课堂形态受"工业时代"的"效率主义""标准导向""外部力量"等多重约束裹足不前,体现为个性化教学视角下的目标差异化与评价标准化现实,学习内容定制化与单一标准下学习资源现实,教学过程的个性化支持与同步整齐的教学现实,学习方式的自主化与教师主导的教学法,学习环境泛在化与以教室为中心的教学环境等多维度冲突。随着大数据等新一代信息技术进入教与学过程,在教学场景重建、教学组织重构、教学理念重塑、学习方式多样等转变下,课堂教学孕育着"大规模"和"个性化"并存的新课堂形态:教学过程更加精准而富有个性意义,学习活动更具有学习者个体针对性,大规模个性化教学制度环境和支撑环境逐步完善。基于此,大数据正在支持课堂从标准化教学转向大规模个性化教学,其作用关系是:通过大数据更加理性的认识教学的本质和功能,帮助教师深刻认识学习者在学习过程中的心理世界,支持教师开展灵活的教学决策以适应学习者个性化需求,基于大数据开展评价反馈以支持学习者潜能发挥等。

  • 2021-06-23
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政府大数据共享交换情境下的大数据治理路径研究

文章采用双案例研究,选取云上贵州公司及块数据公司展开贵州省及贵阳市的大数据治理实践分析,通 过访谈、文件、资料收集多源数据。案例分析基于大数据汇聚、融合、应用三个阶段展开,围绕治理主体、治理客 体、治理工具展开分析。研究发现:省级和市级治理实践形成重构式及探索式两类大数据治理路径,统筹规划及 实践应用构成两类路径的根本区别。这一研究拓展并深化了大数据治理的理论研究,对我国开展大数据治理实 践具有参考借鉴意义

  • 2021-06-23
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基于自标准数据和数据港口架构的数据共享技术

:为满足复杂数据共享需求、减轻数据提供者负担,分析自标准与数据港口架构理论机器实现技术.将数据模 式的概念引入自标准数据模型,根据NIEM原理,构建由公共数据模型、业务领域数据模型及编码表构成的自标准数据 模型库;基于MFI一13表单注册标准,根据自标准数据模型对数据集进行注册,为实现软件之间的互操作对应生成元数 据,并描述元数据遵循的语法及语义;为实现自标准数据的共享,提出基于数据港口架构的数据共享模型。并构建原型系 统,证明其有效性和技术可行性.

  • 2021-06-23
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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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