为有效处理电网调度中心检测得到的设备数据,提出了流处理平台 Spark 与 Xgboost 算法相 结合的分类电力设备数据故障诊断模型。 首先介绍了变压器设备故障诊断的判断依据；然后在 Spark 框架的基础上,利用 Xgboost 算法构建了一个设备故障诊断模型；最后对模型的分类性能和 运算速度进行了分析。 结果显示:模型使用 Spark 平台和 Xgboost 算法性能更优。
在公共交通供给研究中，长期以来对效率问题分析得较为深入，而对公平性问题研究较少。 从不同收入、人口就业密度片区的公交供给水平出发，对广州市公共交通供给的公平和效率进行分析。通 过建立三维坐标系，识别低收入、高密度、低公交可达性地区，作为下一步重点完善公交可达性的目标地 区。研究结果表明，过去的公共交通建设成果较好地实现了效率优先的目标，但在提升公平性方面仍有待 完善。广州市符合低人均收入一高人口密度一低公交可达性的社区达到89个，人口合计达到129万，主 要分布在城中村以及城中村周边大型社区，该部分片区是下一步优化公共交通供给的重点地区。
目的：总结《中医方剂大辞典》中治疗口疮的用药特点，为中医临床用药提供参考。方法：归纳 《中医方剂大辞典》中治疗口疮的方剂和药物，并对其性、味、归经及功用进行整理，运用Excel2010、 SPSS 22．O、weka 3．8、Cytoscape 3．6．1、复杂系统熵聚类等对数据进行统计分析。结果：共整理457首 治疗口疮的方剂，共有中药289味。方中高频药物为甘草、黄连、黄柏、黄芩、冰片等，多属清热药、补虚 药，辅以开窍药等，药性寒平为多，药味多苦甘辛，多归肺胃心经。关联规则分析后，可得到桔梗一甘草、 麦冬一甘草等药对配伍。利用熵层次聚类方法，挖掘新处方5首，治法以清热泻火为主，兼以消肿散结。 结论：《中医方剂大辞典》收录治疗口疮方剂组方以清热泻火为主，兼以敛疮生肌为要。研究结果可为现 代临床医师辨证治疗口疮提供参考。
随着金融科技的迅速兴起，金融业大数据的重要性日益凸显，而开放银行就是其中关 键一环。本文通过分析境内外开放银行发展模式和现状，提炼其发展特点和积极意义，并研究开放 银行数据共享模式与监管配套，在此基础上提出对我国金融统计业务和金融业大数据的相关启示。 研究结果表明应从以下方面推动我国金融业大数据和金融统计数据库发展：金融监管部门统筹推 动，制定规划和统一标准，降低构建成本；逐步升级传统数据采集共享模式，由静态转为动态；平衡 数据安全和数据共享，增强数据流动性，发挥数据价值；跨界数据收集，形成大国数据。
为解决智能电网的发展中电网运行和设备检测或监测数据、电力企业管理数据、电力企业营销等数据海量 的增加带来的不同业务系统之间分散地开发、运行和管理，系统数据存储结构独立，带来数据多源、格式不一致，数 据准确性、实时性不强，数据质量不高，缺乏统一的数据规范等问题，本文利用Hadoop的分布式文件系统HDFS和 并行处理框架MapReduce的工作原理，搭建电网调度大数据应用平台系统，解决了不同业务系统之间的数据不能 及时共享、访问、管理与分析挖掘等问题。采用数据清洗数据，解决数据质量不高的问题。搭建电网调度大数据应 用平台系统，既能实现跨专业、跨部门的多维度关联分析，又能满足海量的智能电网数据存储和数据处理需求，并具 有强大的伸缩性，可扩展为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。
：随着人工智能的不断发展，“智能+”时代的信息技术已经不再局限于人与人之间的连接，而是逐渐演变 为人与物、物与物的实时连接，从而开启万物互联新生代。在能源电力领域，则体现为人工智能技术在泛在电力 物联网中的应用。通过详细介绍人工智能的战略地位与战略意义，分析人工智能技术在电网企业的需求场景、应 用领域以及发展路径，为电网企业发展人工智能技术提供参考。
目的 在大数据时代背景下对绿色包装的满意度进行分析，进而达到绿色包装设计方案的优选， 有利于包装领域推进“绿水青山就是金山银山”生态理念。方法 将利益相关方的评论作为数据源，收 集绿色包装满意度的多视角评论大数据，采用词频统计、高频词共现矩阵生成、语义网络图绘制的方法 进行大数据的处理，建立绿色包装满意度指标体系；集成专家对指标间关联关系的评判，构建绿色包装 满意度指标的复杂网络，计算复杂网络中节点的度、介数和接近中心性，进一步通过 PROMETHEE II 法确定指标权重；使用梯形模糊数来表达专家对备选绿色包装方案指标值的评估意见，并融合多位专家 的评估结论，最后得到备选绿色包装方案的满意度值。结果 结合唐三彩绿色包装方案的应用实例，验 证了所提出的绿色包装满意度分析方法的有效性。结论 通过对绿色包装满意度指标评论大数据的处理 和指标权重的求解，提供了一种绿色包装满意度的分析工具，助推包装行业绿色环保目标的实现。
伴随技术的进步，传统管理将会迎来重大转变和巨大冲击。面对人工智能时代的来临，人工智 能与企业管理的融合理应被列为一项积极探索的重大议题。 当然，人工智能与企业管理的融合不是一 蹴而就的，需要技术先行、组织破题以及制度构建等必要过程。 与此同时，人工智能与企业管理的融合 亦非完美无瑕，可能会带来技术挑战、人性考验与隐私侵犯等，甚至可能对企业管理产生整体性冲击。 对此，必须全面思考，做好约束机制，扎实推进企业管理的智能化发展。
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
近年来，AI？快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输，模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系，是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动数字经济高质量发展的重要命题。
2022年5月，全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU"启蒙1号"由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用，将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门，效率提升至1/1000，标志着芯片设计进入智能化时代
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