通过引入战略匹配成熟度概念，构建了企业大数据建设及应用水平提升路径的系统动力学模型，并对企业大数据建设及应用水平提升路径和关键影响因素作用进行了模拟。利用模拟结果对企业大数据战略实施评价，总结企业大数据战略在不同周期、不同成熟度级别的关键过程域和目标，确定不同级别贡献度指标，并对企业整个大数据体系进行关键元素分析，让企业能更清晰地知道自身当前大数据建设及应用水平所处的发展位置及改进方法，从而保证大数据战略与企业战略的良好匹配，特别是为后疫情时代企业的大数据建设和应用水平的快速科学提升提供了规范的理论和实证解释。
前处理是复杂问题数值模拟的主要性能瓶颈，涉及大量人工干预，其效率严重依赖于用户经验。可靠高效的自动前处理算法是提高数值模拟效率和精度的关键。前处理研究主要包含2项内容：网格生成和面向网格生成的CAD模型处理。进一步细分，CAD模型处理包括模型修复和特征简化。模型修复算法负责将存在“错误”的“脏”几何转换为满足网格生成要求的“干净”几何；特征简化在模型修复之后进行，负责消除不必要的设计细节，以得到性价比更高的网格模型。自动网格生成的研究已取得很大进步。相比而言，自动CAD模型处理的研究虽也受到持续的关注，但其研究现状和实际需求仍有很大差距。数值模拟中，模型表面是几何错误和几何特征最为集中的区域，模型处理后紧接着生成曲面网格，且通常情形下，后续的体网格生成以曲面网格生成结果为输入，不再访问几何模型数据。基于这一考虑，本文的主要研究内容设定为面向曲面的CAD模型处理方法。曲面模型处理算法研究有2条平行的研究路线，一类基于连续曲面；另一类基于离散曲面。商业CAD系统构建的模型通常基于连续曲面，它数学表达严格。几何精度高，但定义在其上的几何计算通常是非线性的，数值稳定性差；离散曲面的基本元素为三角面片，相关几何计算是线性的，快速有效，但几何精度低。此外，离散曲面表征只涉及面片相邻等低层拓扑，应用于需高层拓扑支持的操作时，需构造连续曲面模型中常用的B-rep。本论文提出一类混合曲面造型方法。并系统性地研究了几类基于混合曲面造型的模型修复、特征简化和网格生成算法。相比单纯的基于连续曲面或离散曲面的方法，本论文所研究方法可兼顾两类方法长处，在底层系统设计、具体算法实现、网格生成质量等方面展现出独特的优势。将混合CAD造型方法应用于数值模拟前处理过程的思想对其它相关领域的研究有启发作用。具体地，本文在以下3点上做出了创新：（1）为兼顾基于连续曲面和离散曲面的模型修复和特征简化方法的优点，提出并实现了混合曲面造型；继而为支持仅改变模型拓扑、不改变模型几何定义的虚操作算法，引入虚拓扑，扩展B．姊的适用能力；最后基于上述增强的CAD模型表征方法，从软件工程的角度设计了一套分层的CAD／CAE系统集成方案，以屏蔽底层CAD数据来源和算法实现的多样性对上层CAE算法的影响。（2）基于混合曲面造型方法实现了连续曲面的自动拓扑生成算法。以处理曲面边界存在曲线交缠和细缝等缺陷的“脏”几何。几何计算在离散曲面上完成；拓扑计算先在离散曲面上完成，继而利用离散曲面和连续曲面之间的基本映射关系拓展到曲面B．rep。新算法不需要修改连续曲面的几何表征，修复后的模型满足后续特征简化和曲面网格生成算法的要求。（3）从高质量曲面网格生成的需求出发，基于混合曲面表征，提出了一类针对复杂组合参数曲面模型的自动特征简化算法，4类曲面特征的自动识别和简化。特征简化涉及到的所有操作均为虚操作，不涉及复杂的几何计算，可逆，且不改变模型的几何定义。针对“虚面”缺乏统一的连续曲面参数表达，无法直接复用已有网格生成算法的难题，提出了一类基于混合曲面造型的虚面网格生成算法。新算法先获得虚面离散模型的参数化表达；继而扩展连续曲面网格生成算法到任意参数曲面，实现离散曲面的网格化；最后基于离散模型和连续模型的映射关系，将定义在虚面离散模型上的曲面网格反映射回连续曲面。
保有猪含内部小气候环境对确保仔猪的正常生长关系重大，该文基于物联网技术开发了保育含环境可视化调控系统。采用Zibee无线技术将含内各保育床及周国设各组成无线网络系统，以ARM-LINUX嵌入式服务2为现场控制中心。系统依据分布于各保有床内的传感器获得的环境参数，精编调节各保育床内的小气候环境。通过WIFI无线技术将服务器与INTERNET无缝连接，使用户端延伸并扩展到留含及室内设备，实现环境与设备之间，环境与人之间进行信息交换。采用BS （河览器服务器）模式，实现通过浏览器过程实时监控张个。试验结果表明，该系统性能稳定，信息无线采集、环境自动调控及远程可视化调控均达到实际需求，适合保育猪舍环境智能化精准管理，可应用于自动化、智能化
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。
人工智能技术的应用促进了语言服务企业产品创新。本文分析语言服务行业报告关于机器翻译和译后编辑模式 的调查数据，选择语言服务企业的典型产品，分析人工智能技术在产品中的应用现状。研究发现：自然语言处理、机器学 习、计算机视觉是应用最广泛的人工智能技术，是语言服务企业产品应用最广泛的人工智能技术，各个产品都集成了多项 人工智能技术
随着互联网、移动互联网、物联网、社交网络等技术和应用的兴起，媒体技术的革命正在造就一个全新的舆论环境，网 上言论已达到前所未有的活跃程度，互联网日益成为社会各阶层利益表达、情感宣泄和思想碰撞的平台，进而产生巨大的舆 论信息。面对网络上产生的海量信息数据，快速筛选出有用的网络舆情信息，通过网络舆情分析、监控民情意见、情感倾向， 为相关部门提供及时的协助决策和分析结果，快速形成处理网络上突发性群体事件的可行性方案，是保障大数据舆论监督 有效性的关键。文章提出了一种基于大数据云计算、信息预处理优化聚类算法及中文 NLP（自然语言处理）情感倾向分析算 法的人工智能网络舆情分析平台。加快有效信息的筛选速度及民情导向的分析速度，保证在海量网络数据的环境下，舆论 监控工作的及时性和有效性。最后通过实验，与传统的统计式大数据信息分析系统进行比较，该方法具有信息收敛速度快、 信息分析高效，可靠性高，特别是在做好重点关注领域的分类训练后，随着采集数据量的增长，对舆情导向分析结果也更准确。
以江苏省某生态新区为例进行智慧新区顶层设计,以 5G 新一代无线通信技术,物联网技术为基础构建新区统一网络, 通过以数字孪生技术为基础构建新区管理大脑,管理大脑通过对人/ 车/ 事/ 地/ 时间等多维度的精准分析赋能智慧全域安全、 智慧交通管理、智慧生态监控、智慧旅游服务等智慧应用场景,实现生态新区的科学化、精细化、智慧化管理.
为了进一步提高招生数据挖掘的有效性，将 FP-growth 算法与分层线性模型相结合，用于高等院校的招生数据挖掘；利用 FP-growth 算法，通过频繁集的生成与关联规则，从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据；采用单层和多层线性模型，将学生层面变量与学校层面变量相结合，确定招生数据挖掘有效变量；在分别建立单层线性模型和多层线性模型后，借助多层线性模型软件库，求解模型的系数和显著性检验水平。实例仿真结果表明，通过对比不同变量的系数和显著性检验水平，所提出的模型能够有效分析不同变量对招生录取的影响。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
公安大数据中心是一个系统工程，如果把大数据汇聚中心比如成建一栋大楼，平台功能建设相当于打地基，把房子的框架搭好，框架稳不稳，好不好，决定了大楼的基本质量。 大数据平台由9大模块组成，支持至少10000个数据任务并发执行，系统响应时间均值 <=1s，日处理数据量峰值 10T（相当于50亿条数据）
以核心应用为抓手，持续优化平台架构，推动部门数据整合、构建各类主题库、加强数据治理和数据安全、创新融合数据应用。
光纤具有极低的衰耗系数，配以适当的光发送、光接收设备、光放大器、前向纠错与RZ编码调制技术等，可使其中继距离达数千公里以上，而传统电缆只能传送1.5km，微波50km，根本无法与之相比拟。
以构建智慧消防安全为主线，安全标准化为支撑，监管流程化为抓手，基础信息化为手段，决策数据化为驱动，打造智慧化的综合消防防控系统。
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