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基于工业物联网的智能制造服务主动感知与分布式协同优化配置方法研究

经济全球化进程的加快、市场竞争的日益加剧，日趋多样性、个性化的产品制造需求，制造业呈现的信息化、服务化、专业化的发展趋势，对现代生产过程中制造资源的互联化、业务流程的协同化、参与主体的自主化、制造模式的服务化等方面提出了更高的要求。在此背景下，随着云计算、工业物联网、信息物理系统等先进制造信息技术的迅猛发展，新型智能制造模式（如云制造、物联制造、社群化制造等）应运而生，并迅 速引起了学术界和工业届的广泛关注。然而，当前研究主要针对传统制造系统中静态优化模型和方法的研究，较少对底层制造资源服务主动感知、动态优化配置等核心关键方 法深入探索。为此，本研究针对资源服务的透明化感知、自主式优化配置需求，将工业物联技术引入传统制造系统，形成底层制造资源端生产信息的主动感知，以研究“智能制造服务的主动感知与优化配置方法”为突破口，构建了基于工业物联网的智能制造服务主动感知与优化配置方法的体系架构和运行逻辑，并对制造资源实时信息的主动感知与集成、制造资源服务化封装与云端化接入、智能制造服务优化配置方法等方面的关键技术展开深入研究，为促进智能制造系统向敏捷化、服务化、绿色化和智能化的方向发展提供一种重要的理论和技术参考。

  • 2021-06-24
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大数据视角下的开放银行数据共享模式与监管研究

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。

  • 2021-06-19
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基于大数据挖掘技术的地震舆情感知研究

对地震舆情信息的深入感知和有效管理，能够保障社会和谐发展。提出一个基于大数据技术和深 度学习的地震舆情感知平台，基于 Ｈａｄｏｏｐ 和 ＭｏｎｇｏＤＢ 大数据技术实现对海量实时地震舆情数据的处理和 存储。基于 Ｗｏｒｄ２ｖｅｃ 和 ＬＳＴＭ的融合模型能够有效实现震后网民的情感识别，为舆情预警提供支持。以台 湾 ５．８ 级地震舆情数据为例，对该平台进行了验证。实验结果表明，该平台能够有效对海量地震舆情信息 进行监测和分析，对地震舆情情感识别精确率达到 ９３．７６％；在准确率和收敛速度性能上均高于传统 ＣＮＮ 神经网络，能够为后续谣言的准确识别提供有力的支持。本研究可为相关灾害类舆情研究提供一些思路。

  • 2021-06-21
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医疗大数据平台建设机遇、挑战及其发展

分析医疗大数据平台建设面临的机遇和挑战，以肿瘤大数据平台为例阐述医疗大数据平台发展建 设情况，包括建设规划、关键技术领域研究、建设实践等，为医疗卫生行业数字化、智能化转型提供支撑。

  • 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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5G智慧教育_视域下的教师支持服务模式构建与行动路径研究

随着 5G 的应用，融入教育所构成的“5G+智慧教育”，让校园现实空间和数字空间的衔接与转换，优质资源的共享交互，智能教育、教学和生活环境的完善，变得更为便捷，它为实现智慧教育提供了强有力的手段与保障。 然而，教师是实现“以信息技术促进教学变革”这一目标的关键与核心。 因此，在“5G+智慧教育”的场域中，应更加注重教师教学性支持的知识引领，关注教师工具性支持的导航保障，强化教师社交性支持的融合促进，重视教师情感性支持的情感呵护。 基于“5G+智慧教育”视域下教师的基本诉求与理性追问以及教师之于智慧教育之间的应然之态，应进一步确立以支持服务为中心的教育理念，构建智慧教育教师的支持服务体系架构及其动态螺旋式支持服务模式。 同时，将该模式应用于实践并发现：在智慧教育过程中，教师提供的支持服务更易被学生感知到，融入技术的支持服务使得学生更加积极主动、学习效果更佳。 今后，如何实现“技术+教师”的完美结合，优化教育技术服务机制，助力 5G 技术下智慧教育的发展，还值得深入探究。

  • 2021-06-18
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基于模糊规则和BFS算法的行人疏散模型研究

为建立更加真实的行人疏散模型,基于模糊规则和广度优先搜索（BFS）算法,利用元胞自动机,提出 1 种优化的行人疏 散模型。 引入动态模糊速度规则,建立移动速度与周边环境的模糊对应关系,从而模拟行人在不同环境下的运动速度；通过设定 危险度规则,使用基于双端队列的 BFS 算法快速计算每个格子距离安全出口的“静态危险度”,并与出口处人群密度的“动态危 险度”耦合,使元胞自发地向“总危险度”更低的方向移动；结合动态速度规则建立 1 种基于排队理论的出口疏散机制。 结果表 明:所建模型能够再现行人流自组织现象,真实地反应行人不同的移动方式以及疏散的具体过程；模型考虑了出口排队疏散机制 对疏散时间的影响,使疏散效率得到提高,为行人疏散模型的建立以及公共场所的设施布局等应急疏散预案提供有效参考。

  • 2021-06-15
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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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