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工业互联网背景下F公司精益六西格玛应用研究

近年来随着工业 4.0、工业大数据、人工智能、工业互联网等新技术和新概念的推出，掀起了第四次工业革命，把制造业带入了智能制造时代。随着新技术日新月异的发展，智能手机各项关键技术加快了普及步伐，导致行业竞争逐渐加剧。各开发商为了求得一线生机或者为了占据行业食物链的顶端保留自己的竞争优势，不断加快研发速度，缩短产品生命周期，压缩产品需求批量。这些行业因素给传统制造业，尤其是对习惯了大批量生产的手机代工行业巨头，带来了巨大的挑战。

  • 2021-06-30
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区块链技术在海关智慧通关领域的应用研究

随着电子货币的兴起，作为底层架构的区块链技术迅速普及，其在相互弱信任场景下实现多方信任具有不可替代的作用。区块链在供应链、价值链这类相对松散组织模式下的治理能力优势，在跨境贸易场景中能有效解决海关、贸易商、物流方、金融机构及其他相关主体之间的信用能力和服务效率问题。通过分析区块链技术在海关智慧通关场景下从强中心化管理架构到弱中心化管理架构的改造，旨在增强政府监管能力、降低供应链摩擦成本，增强机构间的数据互信、信用互信，促进各方业务协作。

  • 2021-06-23
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教育大数据战略下美国“州纵向数据系统”（SLDS）建设与运行研究

人类社会已进入信息化浪潮裹挟而来的以大数据为主流的时代。大数据不仅 对传统计算技术和信息系统提出了新的挑战，同时也带来了技术创新与商业机遇。 作为率先将大数据上升为国家战略的国家，美国产业部门正经历由传统的制造业 向数字化升级，借助大数据技术推动交通、医疗、教育等行业发展，并将大数据 明确为推动教育变革关键性力量的时期。作为教育大数据战略的基础性工程，美 国近年来着力推进以“州纵向数据系统”（Statewide Longitudinal Data System， 简称 SLDS）为核心的数据库建设，在协调各利益主体权责，指导数据库有效运 用等方面积累了丰富经验，对推进我国教育基础数据库建设与运用具有借鉴意义。

  • 2021-06-23
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智慧蜂业大数据平台建设与应用

【目的】 建设包含信息采集、数据管理、决策分析和可视化展示的蜂业大数据平台，助力解决信息化水平 低、行业信息不对称、管理效率低、蜂产品质量缺乏保障、蜂群养殖作业繁重等问题。【方法】 应用物联 网、3S、人工智能、嵌入式、无人机、移动互联网、防伪溯源等技术，搭建蜂业大数据信息采集渠道，依 据“1+1+1+N”的建设思想，采用包含数据采集层、数据资源层、业务支撑层、应用系统层和用户层等5层 架构的设计模式，建设智慧蜂业大数据平台。【结果】 建立了总数据量约 40T、包含蜂场环境、蜂群养殖、 全产业链蜂产品质量安全和公共信息等多个维度智慧蜂业大数据中心，打造了智慧蜂业大数据管理平台和 可视化系统，经过北京市密云区和湖北省竹山县示范应用，在“用数据生产”、“用数据管理”、“用数据决 策”、“用数据服务”等方面取得了一定效果。【结论】 本研究从总体架构搭建、平台设计、数据库建设、技 术实现和系统应用等方面进行了深入分析，实现了蜂业全产业链信息采集、智能管控、辅助决策及公共应 用服务，有助于提升蜂业智能化、标准化、信息化水平，实现蜂产业的提质、节本和增效，全套技术方案 和设计思路可为其他行业大数据平台搭建提供参考。

  • 2021-06-19
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论人工智能对视听信息传播的影响

本文通过对国内外人工智能在传媒领域的实践应用进行总结和归纳，得出以 上影响。在视听信息传播的过程中从传者、媒介、把关人、受者等传统传播学概 念进行了拓展，人工智能的出现使得这些概念的边界逐渐被打破，每个人以及每 个人工智能运算的环节都是传播者、媒介、把关人和受者。在此基础上当然对传 播的渠道及传播的效果也产生颠覆性影响。当然在机会面前挑战也是并存的，面 对庞杂的网络信息，如何减少不良信息的影响，如何保障数据的安全与垄断，都 是本文提出并讨论的焦点。

  • 2021-06-21
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基于大数据和图社群聚类算法的攻击者画像构建

为了在海量、多源、异构的网络威胁入侵日志中快速、准确地甄别真实的攻击事件及发现攻击者，并构建其特征画像，提出一种基于大数据流式解析技术和L0uvain社群发现算法（big data s慨锄aIlalysis蚰d buvain，BDsAL）的构建攻击者画像的方法。根据攻击模式枚举与分类（co眦non attack paltem en咖neration蚰d cl鹅sifica．tion，cAPEC）标准定义了安全事件的范式模型，并结合大数据流式消息队列实现将多源异构日志快速范化成为范式化安全事件。通过提取和扩展安全事件的特征生成事件特征图，并按照时空和攻击模式特征，使用社群发现算法对特征图进行聚类，以发现攻击者。最后，结合实验室真实的攻防数据，验证了该方法的可行性和有效性。

  • 2021-06-21
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基于手机大数据的中国人口迁徙模式及疫情影响研究

新型冠状病毒感染的肺炎 （COVID-19） 可通过人员接触与流动迅速传播, 因此研究人类迁徙和出行模式的变化对疫情防控至关重要. 本文基于手机运营商 2020 年春运及疫情暴发前后连续两个月的全国地级市之间的人口流动数据, 运用时序网络分析方法构建人口流动网络拓扑结构指标, 并通过引入地理衰减因子提出Spatial-Louvain 社团检测算法, 研究平时、春运、疫情防控隔离和生产复工四阶段的人口迁徙模式的时空演化规律. 研究发现: 受各地疫情防控措施影响, 武汉封城后全国城市间人口流量急剧下降, 并持续至 2 月中旬.疫情期间人口流动网络结构呈现四阶段的时空演化模式； 本文提出的空间网络社团检测算法比传统 Louvain算法平均模块度值提高了 14%； 中国城市分布以经济交互和地理位置为基础, 形成了以核心城市为中心, 向周边辐射的城市群格局； 疫情因素仅能在短暂时间内改变部分城市的城市群归属, 当该因素消失或减弱后,城市群能迅速恢复原有格局.

  • 2021-06-17
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改进回溯搜索算法解决光伏模型参数识别问题

为了准确、可靠地识别光伏模型参数，提出一种改进回溯搜索算法（MBSA）。该算法首先通过选取部分种 群个体同时学习当前种群和历史种群信息，而其他个体向当前种群中最优个体学习并远离最差解，从而保持种群多 样性并提高收敛速度；然后，通过概率来量化总体中的个体性能，进而每个个体基于概率自适应地选择不同的进化策 略来平衡探索和开发能力；最后，采用基于混沌局部搜索的精英策略来进一步提高种群的质量。所提算法在单二极 管、双二极管和光伏模块等不同的光伏模型上进行仿真实验。实验结果表明，所提出的策略极大提升了回溯搜索算法（BSA）的收敛速度和参数识别的准确性。将所提算法与逻辑混沌 JAYA（LCJAYA）算法和多重学习回溯搜索算法（MLBSA）等八种先进的算法进行对比，结果表明，所提出算法参数识别的鲁棒性在对比算法中最优，在单、双二极管模型上的识别准确性明显优于JAYA、LCJAYA、改进的JAYA优化（IJAYA）和基于教学的优化（TLBO）算法，在光伏模块模型上的识别准确性明显优于MLBSA、JAYA、IJAYA和TLBO算法。在不同光照条件和不同温度下采用厂商真实数据对薄膜、单晶和多晶三种光伏组件进行的实际测试中，所提算法的预测结果与实测情况一致。仿真结果表明，所提算法能够精确稳定地识别光伏模型参数。

  • 2021-06-15
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