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大数据支持下的数据新闻生产方式研究

随着社会的发展以及技术的进步,人类社会的数据存量正在以难以理解的速度增加,数据类型也越来越多。这些数据中蕴含着巨大的价值,被称作“新的石油”、“类似于货币或着黄金的新型经济资产”,它业已成为新的生产要素,成为关乎社会发展的重要资源和财富。海量的数据增长规模也催生了“大数据”这一概念。在过去的几年间,“大数据”一词已经成为各个行业、各个学科反复提及的热词,人们用它来描述和定义信息爆炸时代人类社会各领域产生的海量数据,甚至是被视作一个时代的来临。它出现的革命性意义不仅在于大规模数据的爆炸性增长,而且在于不同于以前数据发掘、处理和利用方式上的质的飞跃。随着大数据时代的到来,面对着数据量的飞速增长,如何在有效利用大数据,通过有效的数据挖掘、分析和呈现,转变新闻的生产方式,更好地满足人们的信息获取的需求,成为大数据时代下新闻业务变革的重点。

  • 2021-06-23
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云环境下大规模分布式计算数据感知的调度系统

介绍了新的调度系统,包括资源调度、应用编排、配置标签中心、云网络和云存储服务等子系统。系统通过数 据拓扑感知能力保证了计算和数据的局部性,节约网络I/O开销;通过优化点对点大数据量读取的资源调度, 解决网络风暴造成的影响;通过网络和磁盘隔离技术以及可抢占的方式来保证服务等级协议。

  • 2021-06-21
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基于大数据技术的大类招生背景下校院两级督导信息化平台开发研究

针对当前高校信息化平台建设存在的问题,尤其是目前尚无校院两级的督导信息化平台,在B/S、C/S网络模式交叉 混用的基础上,基于大数据搭建了教学督导信息Hadoop平台和环境,设计了一个集教务、教学、监督、数据统计于一体的新 平台。在大类招生的背景下,采用MapReduce计算框架对海量督导数据进行处理,应用数据挖掘算法进行平台数据的分 析及对教学的指导作用,完成不同角度、不同层次的教学过程与学习过程数据采集,从根本上提高督导工作效率,解决教 学过程中的种种问题,有利于高校在人才机制体制改革的今日,源源不断的培养创新型人才

  • 2021-06-21
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基于战略匹配成熟度的企业大数据战略实施研究

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。

  • 2021-06-18
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农业物联网与传感仪器研究进展 2

农业物联网与传感仪器研究进展 2,深入探讨其发展

  • 2021-06-18
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_AI 5G_视域下图书馆空间变革与发展研究

随着AI与5G技术的广泛应用,“AI+5G”将在图书馆未来发展中发挥着重要的作用,在二者的融合驱动下,图书馆将不断具备人机高度协同的服务模式、平等协作的用户馆员关系、满足用户个性化需求的服务内容、线上线下高度融合的服务形式。相应的图书馆服务空间将日益具备高度的包容性、空间多样性、高效的空间协同性。随着AI技术与5G技术的融入,推进图书馆服务空间变革与发展需要做好图书馆空间规划与布局、物理空间设计与硬件配置、实现智能技术的融合等一系列举措。

  • 2021-06-18
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俞庆:综合能源实际商业模式及其趋势分析

真正意义的商业模式来自于市场,还应该具有长期价值属性、可持续性、可复制性等商业要素。目前综合能源服务市场里部分项目,不少是一种“快钱”模式,也有一些企业把项目投资规模或者数量,作为考核目标,导致项目操作短期化,忽视真正的客户长期价值,这对综合能源产业的发展是不利的,是一种“生意”(Deal)而非“商业”

  • 2021-04-27
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基于群体智能优化算法的物资配送数学模型研究

提供物资配送性能,采用群体智能算法用于物资配送数学模型优化,以降低物资配送成本。首先提出物资配送问题模型,选择物资配送中心所有商品配送至各配送点的成本总和作为优化目标函数,然后采用灰狼算法进行优化,将配送中心与配送点坐标映射至狼群分布坐标,采用配送成本总和的倒数作为适应度函数,选择3个最优个体作为高级狼,剩余为普通狼,普通狼不断的位置更新跟随高级狼,最后获得适应度最高的跟随路径即为物资配送路径。实验证明:通过灰狼优化的物资配送路径,相比于常用的物资配送路径规划算法,能够获得更低的配送成本。

  • 2021-06-16
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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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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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