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新城市主义视角下的城市“汇智”科技园区设计研究

园区指一般由政府（民营企业与政府合作）规划建设的，供水、供电、供气、通讯、道路、仓储及其它配套设施齐全、布局合理且能够满足从事某种特定行业生产和科学实验需要的标准性建筑物或建筑物群体，“包括工业园区、产业园区、物流园区、都市工业园区、科技园区、创意园区等。”

  • 2022-03-10
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智慧医疗情境下信息交互及效果评价研究

智慧医疗情境下信息交互及效果评价研究成果

  • 2022-01-20
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大数据视域下高校数据治理优化路径研究_周炜

大数据背景下,高校信息化建设进入了一个新的发展阶段,如何全面提升数据质量、高效整合数据资源、快速形成数据资产、创新深化数据应用更好地服务于高校的精准管理和科学决策是亟需解决的现实问题。开展数据治理是提升数据管理和应用能力的有效途经,文章在阐述高校数据治理内涵和实施意义的基础上,采用问卷调查法对当前国内高校数据治理机构设置及职能定位进行调查分析,归纳总结了四类数据治理牵头部门的主要功能以及国内高校在实施数据治理时普遍面临的五个问题。从数据全生命周期管理的角度提出了高校数据治理框架,并在此基础上构建了优化数据治理实施路径四要素模型,从体制机制、统一数据平台、数据标准、队伍建设四个维度就高校如何高效实施数据治理进行了探讨,对推动高校数据治理工作进一步发展具有借鉴和参考作用。

  • 2021-06-21
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面向AI的数据管理技术综述

工智能技术因其强大的学习和泛化能力已被广泛应用于各种真实场景中．然而，现有的人工智能技术仍然面临着三大挑战：第一，现有的pd技术使用门槛高，依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序，因此很难被广泛应用到非计算机领域；第二，现有的AI算法训练效率低，造成了大量计算资源的浪费，甚至延误决策时机；第三，现有的AI技术非常强地依赖于高质量数据，如果数据质量较低，可能带来计算结果的错误．数据库技术可以有效解决这3个难题，因此目前，面向AI的数据管理得到了广泛关注．首先给出舢中数据管理的整体框架，然后详细综述基于声明式语言模型的AI系统、面向AI优化的计算引擎、执行引擎和面向AI的数据治理引擎这4个方面，最后展望未来的研究方向和所面临的挑战．

  • 2021-04-26
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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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属性值为区间数的决策对象相对可能度关系模型及其应用_黄智力

对于属性权重未知的区间数型不确定多属性决策问题,首先在界定区间数相对可能度的基础上给出了区间数比较相对可能度关系理论,并得到一些相关性质；其次借鉴离差最大化模型算法建立基于比较相对可能度关系确定属性权重的区间数型决策对象相对可能度关系模型（IN-DMORPRM）,然后通过集结与融合供选决策对象间两两优势比较测定出的相对可能度关系矩阵信息,得到各决策对象比较的总体相对可能度值并对供选对象集实施优劣选择和判定,以此给出一种新的区间数多属性决策对象的相对可能度关系模型算法.最后利用算例验证了所给模型算法的有效性和实用性.

  • 2021-04-20
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高质量发展背景下工业互联网发展途径及保障措施研究

随着“互联网 +”的深入推进，新一代信息技术产业快速发展，加快发展工业互联网有助于融入新一 代信息技术革命，推动生产力实现质的飞跃，开辟新道路和拓展新领域，为经济增长提供新动能，进而实现高质 量发展。工业互联网的发展需要多方参与，具体的发展途径主要包括建设无障感知互联的基础网络、搭建先进 的工业互联网平台、培育工业互联网产业、推进工业互联网深度融合应用和建立安全保障体系四个方面。发展 工业互联网的相关保障措施主要体现在健全组织实施机制、加大财税金融扶持、完善法规标准建设、强化人才 体系建设、营造良好发展环境五个部分。

  • 2021-04-21
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大能源思维与大数据思维的融合（一）大数据与电力大数据

大能源思维将电力视为能源生产与消费全流程中的枢纽环节，藉此推动上游一次能源的清洁替代与下游终端能源的电能替代，支撑能源的可持续发展。大数据思维将各种数据资源从简单的处理对象转变为生产的基础要素。这两种思维的融合，使电力大数据成为大能源系统广泛互联、开放互动及高度智能的支撑，包括：广域多时间尺度的能源数据及相关领域数据的采集、传输和存储，以及从这些大量多源异构数据中快速提炼出深层知识并发挥其应用价值。作为两篇论文中的开篇，在演绎大数据基本概念、结构类型及本质特征的基础上，归纳电力大数据的特点。针对综合能源，通过基于数学模型的因果型数据、无因果关系的统计型数据以及参与者博弈型数据的融合，构建信息能源系统的知识挖掘平台。其续篇将讨论信息能源系统，并通过若干案例，反映大数据思维对提高大能源经济性与可靠性的贡献。

  • 2021-04-21
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