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基于大数据与动态交通仿真的城市主干道交通改善研究

城市主干道交通运行情况会对其联系的各个区域产生重要的影响。本文基于交通大 数据与交通动态仿真技术研究城市主干道的交通改善策略,以深圳市新洲路为例, 通过交通大数据分析城市主干道与周边联系紧密的片区的职住分析、出行分析,对 主干道拥堵成因机理进行剖析,对症下药提出交通改善方案,并引入动态交通仿真 技术,通过微观层面的动态、定量、精细化仿真分析,为交通改善方案的评估提供 支持,比选最优方案,形成闭环反馈。

  • 2021-06-21
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基于体检大数据的糖尿病高危人群管理云服务平台

健康问题是民生之要,糖尿病作为终身性慢性代谢病,对当代人的生命健康造成严重威 胁。针对传统诊治模式落后、糖尿病高危人群管理难等问题,本文结合大数据、云计算以及物联网 等新一代信息技术,提出了一种基于体检大数据的糖尿病高危人群管理云服务平台,研究了包含设 备层、数据采集与传输层、数据处理层、应用层、用户层的五层云服务平台架构与体检数据采集及 处理、体检数据分析、分析结果修正、糖尿病高危人群健康数据跟踪与更新等平台运行流程,分析 了平台开发过程中面临的问题与挑战,并提出了相应的发展意见。

  • 2021-06-22
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政府监管下的电商大数据_杀熟_演化仿真分析

电商企业利用大数据“杀熟”的现象频生,政府作为市场监管主体对其治理起着举足轻重的作 用。为探究政府在大数据“杀熟”问题中监管策略的抉择及影响,通过构建由电商企业与政府组成的演化博 弈模型,研究了双方的演化稳定策略。研究结果表明:政府进行严格监管比进行宽松监管多获得的效益小于 多付出的成本时,演化稳定策略为宽松监管,反之则无演化稳定策略;长期的严格监管能够抑制电商大数据 “杀熟”行为,但也需长期耗用政府资金,建议政府设立专门款项用于此项支出;政府行使“严格监管”策 略的初始意愿越强烈,电商企业演化到大数据“杀熟”策略的速度越慢

  • 2021-06-21
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人工智能教育应用的算法风险

教育已逐渐进入人工智能时代。人工智能技术在改变教育的同时,也在给教育带来不可预知的 风险。本研究旨在分析人工智能教育应用中使用算法及计算模型对教育进行量化和计算所造成的潜在风险,并 分析其产生根源,提出风险管控建议。研究首先采用预测分析法,对算法本身存在问题进行分析,预测算法的简 约化、算法的大规模应用、算法黑箱、算法偏见、算法鸿沟以及过度依赖算法给学生、教师学习成长和个性发展带 来的风险;然后采用矛盾分析法对比分析教育的模糊性与算法的确定性之间的矛盾、学生发展的个性化与算法 公式化之间的矛盾、教师专业能力具身性与算法去技能化之间的矛盾、教育规则的灵活性与算法硬规则之间的 矛盾等,探讨风险产生的原因;最后在综合分析的基础上,按照以人为本的原则提出保持教师在人工智能教育应 用中的主导地位、以教育学的方式应用和管理人工智能算法、保持算法和计算模型的透明化和可解释性、建立算 法教育应用风险评估和风险管理机制等管控算法风险的对策建议。

  • 2021-06-21
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泛在电力物联网发展形态与挑战

泛在电力物联网发展形态与挑战,未来面对挑战的动作

  • 2021-06-17
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基于大数据的食品安全应急管理多源信息融合治理研究

基于多源信息融合可以从宏观微观两个层次无限逼近事实真相,依此作出更为科学的食品安全应急管理决策。政府大数据治理分为汇聚、融合、应用3个阶段,基于多源信息融合,从事前预防、事中处置和事后恢复应急管理过程构建大数据多源信息融合治理框架,包括治理主体、治理信息整合与主题数据库、信息共享与交换平台、信息安全管理保障等模块,分析在多源信息融合治理框架下,从政务资源整合、共享共建平台建设到信息安全管理保障的过程和实现途径。研究表明信息融合是提高食品安全应急管理能力的核心议题,是跨组织、跨部门协作的关键;政府必须基于共建共享的理念,将合作与共享纳入食品安全应急管理体系中;安全与监控体系应贯穿政府大数据融合过程,通过技术工具和数据标准实现数据安全保障。

  • 2021-06-18
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人工智能重塑零售行业的底层逻辑_综述及展望

人类正阔步迈进智能时代、智能社会。人工智能作为一种应用场景广泛、开放性的技术正深刻 地改变着零售行业,并对零售价值链持续优化,技术的突破覆盖到每一个业务阶段,使它们相互叠加并彼此 影响。人工智能对零售行业变革的核心内涵是以技术为核心驱动,通过提供价值触达供应端和需求端,直接 造成人与企业的互动的颠覆性变化,促成了“AI+零售”的创新融合新格局。全面梳理了人工智能在零售行 业应用的具体实例,分析了人工智能处理任务的 4 种类型,归纳出人工智能在零售行业的应用和新零售场景 的塑造。剖析了人工智能应用场景落地引起零售行业变革升级的底层逻辑,将其归纳为有效性价值、效率性 价值、体验性价值和增强性价值 4 大关键因素。最后,提出消费者和企业分别所面临的显性和隐性的挑战。

  • 2021-06-15
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基于_5G_党建_模型的基层党建工作模式创新探索_蒋远

创新财务部党支部党建的内驱动力党建工作闭环管理产生心理期待2018年中国移动通信集团北京有限公司财务部党支部(以下简称"财务部党支部")落实全面从严治党主体责任,逐步摸索国有企业基层党支部党建工作的成效评估方法和闭环管理模式,通过党建宣传"响起来"、党员身份"亮出来"、党员学习"活起来"、党员先锋"冲出来"和党员承诺"挂出来"五大举措切实以党建引领助力公司生产经营,财务部各项工作取得一定成效。

  • 2021-06-07
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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