基于EVA的人工智能企业价值评估研究——以科大智能为例

本文的创新点是在应用EVA模型评估人工智能企业价值时，对人工智能的会计项目调整做了相应改进，使得计算出的EVA能够更加真实地反映出企业的经营业绩。当国内外还局限于传统的估值模型进行人工智能行业评估，本文基于EVA 估值模型，从A股上市公司中选择了一家优质的人工智能企业科大智能进行案例应用研究，通过研究认为EVA估值方法值得研究，在未来实务操作的运用会更丰富，也使EVA估值模型在人工智能行业的实务领域评估提供一种思路。

2021-06-21
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大数据时代背景下的广告营销模式研究

2021-06-21
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精准医疗领域健康医疗大数据处理的研究现状

疾病的精准诊断、个体化治疗、精准用药和健康管理等精准医疗服务离不开健康医疗大数据处理的支撑。文章对精准医疗的发展历史、应用与研究现状、数据处理、面临挑战等进行了综述，研究结果对明确现存挑战、探讨未来研究方向、进一步优化和提升健康医疗大数据处理的效率与质量、推动精准医疗在疾病防诊治中的深入应用具有重要意义

2021-06-21
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基于BIM GIS城市大数据平台的智慧临港应用示范

临港地区作为国家新型工业化示范产业基地、战略性新兴产业示范区以及上海科技创新中心的重要承载区,以前沿概念、技术先进、示范引领为目标,依托数字城市、大数据、人工智能等新技术为城市管理找到科学的支撑。文章针对智慧临港的建设需求,提出了基于 BIM + GIS 的城市大数据基础数据平台架构,采集与管理城市数据,实现了基于时空标定和数据融合打造的城市运行大数据平台,完成了城市基础数据的采集与数字化建设,为各类城市级应用数据提供载体,从而实现整个城市尺度的动态管理和决策支撑。

2021-06-21
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基于云计算的电力异常大数据检测系统设计

为了解决传统电力异常大数据检测系统存在检测精准度低的问题，提出基于云计算的电力异常大数据检测系统。根据系统总体结构设计系统硬件，使用 Android和 IOS原生开发框架作为移动端底层框架，利用 H5 技术实现 Web 端代码共用。使用两个二进制数码“0”和“1”展示数据，使用 RabbitMQ 技术作为消息队列存储大数据，依据数据缓冲器承载电容负载。根据异常数据分析处理流程，对异常数据展开分析。使用 Spring Restdocs 技术设计标准服务接口文档，保证系统文档质量，进而实现电力异常大数据检测。由实验结果可知，该系统检测精准度较高，可实时检测电力异常大数据。

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面向大数据的政府舆情监测分析可视化模型与方案设计

从大数据可视化分析的视角，审视了政府舆情监测分析工作，以解决新形势下舆情服务质量及效率提升的问题；通过对舆情监测分析主体、环境、手段、呈现形式的现状进行探讨，设计了政府舆情监测分析可视化模型与可视化方案；指出政府舆情监测分析可视化概念体系包含机理层、模型层、应用层、支撑层4个层次；以监测信息为信息分类对象，选取单指标推动力结构模型为可视化数据结构表达模型；将舆情分析指标设定为舆情总量、舆情推动力、舆情增速及百分比；通过数学公式将舆情总量及推动力指标按照维度分解到从节点的推动力、增速与百分比上；将舆情总量与分解后的一级维度和二级维度进行叠加制定建模方案；选择静态数据以多视图关联交互为可视化方案的呈现形式。

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机器人赋能未来教育的创新与变革 ——国际机器人教师研究综述

未来教育将进入人机教师协作共存的“双师”时代，机器人教师作为人工智能教师的典型代表之一，愈来愈成为研究关注的焦点。本研究以通过ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ核心数据库筛选得到的有关机器人教师的５１篇有效文献为研究样本，采用内容分析法梳理国际机器人教师研究现状。研究发现：１）机器人教师理论重在拓展机器人教师的定义与角色，发展理论支撑与关键技术；２）机器人教师设计与开发聚焦于智能教育系统的构建，关注教与学功能策略的实现；３）机器人教师教学应用强调知识传授与行为培养，创造机器人教师独特价值；４）机器人教师教育评价旨在探索多样、科学的评价方式，实现教学策略、结构的变革。本研究还探讨了机器人教师的未来发展趋势和研究建议，以期为我国机器人教师研究和实践探索提供借鉴。

2021-06-21
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医疗大数据平台建设机遇、挑战及其发展

分析医疗大数据平台建设面临的机遇和挑战，以肿瘤大数据平台为例阐述医疗大数据平台发展建设情况，包括建设规划、关键技术领域研究、建设实践等，为医疗卫生行业数字化、智能化转型提供支撑。

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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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2026工业网络现状报告

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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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。