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疫情防控中大数据应用的逻辑及其规制路径_——以新冠肺炎疫情为例

政府应急管理需要充分应用大数据技术,在这次新冠肺炎疫情中,大数据填补了突发疫情相关信息的认知缺 口,回应了政府疫情研判、应急管理、保障民生的需要,发挥了重要价值。为了应对疫情防控中大数据应用面临的数据共享、 数据整合和个人隐私保护等方面的障碍,需要在理论和实践层面解决好数据信息共享与个人隐私保护的张力、真实信息和 虚假信息的争锋、数据整合与数据碎片的矛盾等突出问题。未来可以通过搭建规范的疫情防控大数据平台、整合疫情防控 大数据使用规范和完善疫情防控大数据法律体系,从而充分发挥大数据应用在疫情防控中的重要支撑作用。

  • 2021-06-23
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5G智慧港口行业应用安全解决方案

技术在港口行业的推广应用是建设智慧港口的重要内容和必由之路.如何保障智慧港口的安全成为急需解决的重要问题.介绍5G在智慧港口的典型业务场景,分析了安全需求,提出了一种覆盖云网边端的全方位的安全防护方案,可为5G在智慧港口行业落地应用中提供技术参考.

  • 2021-06-23
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大数据和人工智能在铁路营业线施工过程中的应用研究

随着国企不断深化改革,基于云计算的大数据处理技术和人工智能技术,被越来越多 的应用于处理庞杂资料信息以及海量的数据信息。在工程的施工和经管过程当中,对数据信 息的管理方式和处理手段,直接影响到施工阶段的效力。由于传统工程建设方式难以实现对 全阶段信息进行集成和共享,制约了信息化建设,从而导致设计成果不能得到充分的实现和 应用。因此建立企业大数据基础平台服务施工中的相关环节的需求越来越迫切。本文将结合 大数据和云计算技术的特点,通过容器技术并结合多租户技术的方式将基于云计算的大数据、 人工智能进行融合,对铁路营业线施工阶段的应用进行分析。

  • 2021-06-22
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教师信息技术能力培训新模式探究_基于_互联网____大数据_思维_袁磊

现有的信息技术培训模式无论是否以网络为载体都仍受传统培训思维影响,不能完全契合国家对教 育信息化发展的总规划,教师信息技术能力培训亟需新模式,“互联网+”战略的提出以及“大数据”的全面发 展,为教师信息技术能力培训带来了新的思路和发展方向。该文首先介绍了“互联网+”与“大数据”,并对现 存的几类教师信息技术能力培训模式进行分析,其次根据“互联网+”与“大数据”的特点以及现存模式的利 弊,提出使优势整合并最大程度解决原有模式弊端的全新模式,最后对新模式的实际应用并总结其优势,旨在全 面提升教师信息术能力培训的效果,使培训可以提供更加智能的个性化学习并惠及到各类教师群体。

  • 2021-06-21
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大数据下中小企业竞争情报网络信息源使用行为研究

[目的/ 意义] 大数据下中小企业对竞争情报网络信息源的依赖性不断上升, 但存在使用障碍。 本 研究旨在探究大数据下企业竞争情报网络信息源的使用行为, 为企业竞争情报工作提供参考。 [方法/ 过程] 基 于经典信息源分类, 针对现有研究不足, 创新性地将大数据下竞争情报网络信息源分为社会化媒体类、 互联网公 开类、 互联网商务类。 通过问卷调查与深度访谈方法进行研究。 [结果/ 结论] 研究发现, 社会化媒体类网络信 息源的重要性增强, 但传统信息源的作用不容忽视, 质量是影响网络信息源使用的首要因素。

  • 2021-06-18
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人工智能在皮肤病诊断和评估中的作用

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是当今科技发展的代表性技术,表现出与多个学科融合的ri大潜力和价值。皮肤科学高度依赖形态学特征,疾病的诊断和评估主要基丁视觉图像,是AI应用的优势学科。基丁.皮肤影像技术的AI不仅能提高疾病诊断的灵敏度和特异度,还能对常见疾病的严重程度进行客观评估。本文就AI在皮肤肿瘤、炎症性皮肤病、色素性皮肤病、感染性皮肤病中的应用进行综述,并对发展趋势进行分析,希望为皮肤科AI未来的研究提供参考。

  • 2021-06-15
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基于树莓派智能家居远程监控系统的设计与研究

在当前物联网、云计算等高新技术的快速发展下,智能家居远程监控系统作为物联网的重要一环正被越来越多的人关注,视频监控系统已变为智能家居不可忽缺的一部分。但是,当前市场的视频监控系统价格、能耗、实用性以及距离等因素,阻碍了智能监控系统的发展。因此,以树莓派 3B+ 嵌入式处理平台为基础,搭载开源的 MJPG-streamer 项目进行远程视频传输,通过 SSH 反向隧道技术,实现了在 PC 和手机客户端通过 Web 浏览器进行实时监控。实验表明,该效果能较好地满足市场要求。

  • 2021-06-20
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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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工业时序基础大模型技术发展综述

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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