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面向大数据处理的数据中心节能调度策略研究

基于多副本的分布式存储是数据中心的主要数据存储方式,为应用提供可靠、高效的数据读 取服务。针对当前日益增多的大数据分析应用,以及频繁数据读取带来的较大能耗等问题,文章 分析异构存储系统数据读取能耗的差异,提出面向大数据处理的异构存储节能调度问题(Energy Reduction problem on Heterogeneous storage,ERH),并设计具有性能保证的随机任务调度算法。 该算法基于精确计算的概率,选择源存储设备,并证明所提算法以高概率收敛于最优值。大量仿真实 验表明,相较于目前主流的数据调度算法,该算法能降低 40% 的数据读取能耗。

  • 2021-06-21
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基于大数据的炼化装置机泵设备异常状态预警技术研究

为了弥补某石化公司机泵状态监测 与分析预警系统阈值报警算法的不足,以传感器 所采集海量数据为基础,探索、研究趋势报警算 法,从而完善机泵状态监测系统的报警策略,并以 该算法的实践与成功案例分析,证明了基于大数 据趋势报警策略对机泵设备早期故障与突发故障 预警的有效性和准确性。

  • 2021-06-21
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基于大数据的元素协变图自动绘制软件的设计与实现

元素协变图作为研究地球化学元素之间相关关系的重要方法之一,直观的显示出元素在岩浆演化过程中的变化趋 势。但现有元素协变图在处理和分析地球化学大数据时,无法体现不同演化阶段元素地球化学行为的差异性,难以揭示大 数据背景下地球化学元素之间的相关关系,限制了地球化学大数据的进一步分析和应用。为适应面向岩石地球化学大数据 的元素协变图的处理需求,文章参考穷竭法处理思路,采用区间线性拟合方法,开发一款适用于岩石地球化学大数据的元 素协变图自动绘制软件——EBME。利用该软件,作者对从GEOROC数据库中收集整合的20多万条地球化学数据进行了不同 构造背景下元素协变图的自动绘制。结果表明,该软件能够快速对岩石地球化学大数据集拟合趋势线并生成元素协变图, 直观、清晰地揭示元素在岩浆演化不同阶段和不同构造背景下的地球化学行为特征,为揭示地球化学元素的演化规律提供 了有效帮助。

  • 2021-06-21
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构建大数据视阈下的哲学社会科学人才评价机制

哲学社会科学人才评价机制是促进哲学社会科学创新发展的基础性工作。当前,我国哲学社会科学人才评 价机制存在着较多的现实困境。信息技术的高速发展为哲学社科人才评价产生了较大的影响,尤其是大数据有助于 提升人才评价的科学化和规范化、准确性和预测性、透明性和公平性。构建大数据背景下的哲学社会科学人才评价机 制,需要以大数据环境对社会科学人才评价的应用价值为立足点,以多元化的评价主体、客观化的评价标准、公正化的 评价程序为基本内容,重点解决好“谁来评”“评什么”“怎么评”的问题。同时,通过完善人才评价法律法规、建立人 才资源数据开放共享和一体化平台等措施,努力推动人才评价的法治化、科学化、规范化发展。

  • 2021-06-21
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改进的状态空间模型遗传算法及其全局收敛性分析

基于状态空间模型遗传算法(GABS)是一种新型实数编码进化算法, 在工程优化问题中取得良好的应用效果. 针对GABS缺乏有效的数学模型及理论依据, 研究并建立了GABS的吸收态马尔可夫过程模型, 从可达状态集的角度对GABS进行分析并证明GABS不是全局收敛的. 基于此提出了一种扩张可达状态集的改进型GABS(MGABS),改进方法的两种变异策略不仅扩张了算法的可达状态集、提高了种群多样性, 而且加快了算法的收敛速度与精度,并证明了MGABS具有全局收敛性. 最后利用经典测试函数验证了其综合性能明显优于其他3种算法, 为算法在工程中的应用提供了理论依据

  • 2021-06-21
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面向运营隧道结构健康监测系统大数据压缩感知研究

为解决运营隧道健康监测系统中多节点传感器网络下高频采样带来的大数据储存和传输问题,在运营隧道结构健康监测系 统数据采集和传输层引入传感器网络框架表示模型,对传统的压缩采样数据重构算法进行改进,用迭代方法求解最小化范数问题, 提出基于传感器网络的压缩感知重构算法,并通过工程实例对提出的方法进行了验证。结果表明:1)在一定采样率条件下,基于 传感器网络的压缩感知重构算法可以有效地增加数据恢复的效率,加速度信号采样率越大其重构精度越高;2)相同采样率条件 下,基于传感器网络的压缩感知重构算法得到的重构数据精度要高于传统单节点压缩感知重构算法;3)压缩采样率为60%以上 时,信号重构误差不超过20%,符合工程应用标准;4)基于传感器网络的压缩感知重构算法具有局限性,传感器节点个数存在耦合 上限,当传感器节点超过6个时,重构信号的精度无明显变化。

  • 2021-06-21
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白石水库大坝安全监测资料数据分析

以白石水库为例,通过分析坝顶变形、坝基变形、坝基扬压力、绕坝渗流监测等资料数 据,科学评价了安全监测系统的完备性,为水库大坝运行管理和监测资料的合理性分析提供 参考。

  • 2021-06-21
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政府监管下的电商大数据_杀熟_演化仿真分析

电商企业利用大数据“杀熟”的现象频生,政府作为市场监管主体对其治理起着举足轻重的作 用。为探究政府在大数据“杀熟”问题中监管策略的抉择及影响,通过构建由电商企业与政府组成的演化博 弈模型,研究了双方的演化稳定策略。研究结果表明:政府进行严格监管比进行宽松监管多获得的效益小于 多付出的成本时,演化稳定策略为宽松监管,反之则无演化稳定策略;长期的严格监管能够抑制电商大数据 “杀熟”行为,但也需长期耗用政府资金,建议政府设立专门款项用于此项支出;政府行使“严格监管”策 略的初始意愿越强烈,电商企业演化到大数据“杀熟”策略的速度越慢

  • 2021-06-21
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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