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中央企业数字化转型发展问题研究

目前，全球正处于从工业经济向数字经济的重大转型过渡阶段，以互联网、 大数据、云计算、人工智能为代表的数字技术深刻改变了微观主体经济行为，极 大发挥了数据对提升经济效率的重要作用，积极带动了我国经济转型升级，成为 经济发展的新动能。更加高效地获取、运用数据，成为企业具有强大竞争力的重 要标志。作为我国国民经济的骨干力量，中央企业也在加速推进数字化转型。数 字化是中央企业实现智能化的基本前提和重要基础，也是实现央企高质量发展的 重要途径。为对我国中央企业的数字化转型状况有一个全面清晰的认识，本文对 新时代中央企业数字化转型的现状与问题进行了研究，并基于层次分析法构建了 一个以技术应用、新型基础设施建设和新模式新业态为标准的数字化水平测度模 型。

  • 2021-06-26
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人工智能推荐对消费者采纳意愿的影响

人工智能、机器学习和大数据日益兴起，企业纷纷尝试运用人工智能技术为消费者 提供购买建议，降低消费者海量信息搜寻及加工的成本，最终实现消费者采纳的目标。已有 研究虽然关注人工智能决策的准确度、成本效益和厌恶效应，但关于消费者对人工智能采纳 意愿及其内在机理的研究鲜有涉及。

  • 2021-06-29
  • 阅读433
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物联网即加即用及其智能配置技术研究

随着应用领域的不断拓展 ，物联网面临着网络规模巨大 、感知节点多样 、通信协议繁杂及资源管理困难 等挑战 ．针对上述挑战 ，本文提出了物联网即加即用（plusandplay）技术 ，可以完成物联网服务发现 、智能配置 、服务映 射等功能 ；具有支持异构网络通信 、动态网络扩展 、协同信息处理等特点 ．在此基础上 ，为实现即加即用的关键功能智 能配置 ，本文提出了一种模糊自适应配置方法 EasiFLC（Easinet Fuzzy Logic Control） ．通过真实场景的实验表明 ，EasiFLC 在应用层需求 、无线通信环境 、感知层拓扑结构变化时 ，通过动态调整网络参数以最小代价保证服务质量 ，并具有较好 的网络环境适应性和鲁棒性 ．

  • 2021-06-24
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基于PLC的太阳能热水器自动控制系统的设计

本课题研究了可编程控制器（PLC）在太阳能热水器自动控制系统中的应用。重点研究了系统的硬件构成及系统软件的设计过程。指出了PLC 设计的关键主要是能满足基本控制功能，并考虑维护的方便性、系统可扩展性等。在本文中经研究确定出了系统的各个工序，绘制了系统的工艺流程图:进行了系统的1/0分配和PIC的选型:根据系统设计要求设计绘制了系统的控制梯形图:绘制出了控制系统电气原理图和接线图等。

  • 2021-04-23
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数字底座_上建起工业互联网

在泰安肥城市，工业互联网技术应用成为其数字经济发展的重要路径。肥城市在大力实施工业强市战略的基础上，以信息化、工业化“两化融合”为导向，推进工业经济率先突破，加快新旧动能转换，探索出了“政府主导、华为主推、企业主体”的工业互联网发展模式。

  • 2021-04-21
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基于IHHO算法的光伏电池工程模型的参数辨识_吴忠强

针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化（IHHO）算法的参数辨识方法。对HHO算法进行了两项改进:引入柔性递减策略,在迭代初期扩大全局搜索范围,在迭代后期延长局部搜索时间,从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力；引入黄金正弦法,不但增加了种群的多样性,减少算法陷入局部最优的可能性,并且缩小了搜索空间,提高了寻优效率。应用于光伏电池工程模型的参数辨识中,IHHO算法比其他算法得到的辨识结果更为精确,辨识结果与实测数据拟合度更高,IHHO算法能够在不同环境下对光伏电池的工程模型进行准确的参数辨识。

  • 2021-04-20
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基于计算机视觉技术的智慧银行高柜业务研究

受新冠疫情的冲击，无接触、少接触模式成为当今现场办理业务的一个新理念，如何在新型智慧银行的柜面业务中，既能很好地完成客户业务需求，又做到客户与员工间少接触甚至无接触成为目前银行最关注的课题之一。尽管很多研究人员已经在智慧银行方面做出了大量工作，但与实际应用的期望还有一定差距。基于此，本文主要探讨人工智能技术领域的图像识别、文字识别、唇语识别等多种计算机视觉信息处理技术未来在柜面现金业务办理中的应用场景

  • 2021-06-23
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不同大气强迫数据集对流域地表温度模拟的影响

为探讨不同大气强迫数据集对陆面模式模拟地表温度的影响，基于不同大气强迫数据集（ＣＭＦＤ， ＧＳＷＰ，ＣＲＵ －ＮＣＥＰ）和通用陆面模式 ＣＬＭ ５．０，对黄河流域上中游冬、夏季地表温度的多驱动输出模拟结果 进行对比分析。 结果表明：① ＣＬＭ５．０ 模式对地表温度具有良好的模拟性能；② ３ 种强迫数据集中，ＣＭＦＤ 数 据集驱动模式得到的夏季地表温度结果最好，偏差为 ０．５４ ℃，均方根误差为 ０．６３ ℃，相关系数为 ０．９５；③ ＧＳＷＰ 数据集驱动模式得到的冬季地表温度结果最好，偏差为 ０．８７ ℃，均方根误差为 １．２４ ℃，相关系数为 ０．９５。 因此，不同大气强迫数据集对陆面模式模拟地表温度的影响较大，在后续预测未来气候和水文过程时 有必要选择最优大气强迫数据集驱动陆面模式。

  • 2021-06-21
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