大数据智能检索与大数据区块元智能分离

文中利用逆 P-集合生成∨型大数据结构,给出∨型大数据的新概念,如大数据区块、区块矩阵、区块元、区块元矩阵与数据元概念；利用这些概念给出区块属性推理结构、区块矩阵推理结构、区块元智能分离定理、区块元智能检索定理、区块与区块元等价类定理；给出区块元智能分离准则、区块智能检索准则；给出区块元智能分离-区块智能检索算法与算法过程；给出大

2021-06-21
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基于数据分配策略的数据泄漏检测研究

使用数据分配策略（DAS）能有效检测数据泄露。鉴于此,分别介绍基于第 1 代和第 2 代 DAS 的检测方法。利用过失模型在解决数据泄漏检测问题上的优势,研究基于过失代理模型的数据分配算法,对其中的明确数据请求分配算法、随机假对象分配算法和优化 Agent 选择算法进行优化,并对代理模型进行实验仿真,结果表明, 优化算法在添加伪数据后能明显提高对过失代理的检测率。此外,还给出针对过失模型的研究方向。

2021-06-21
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大数据视角下的消防管理与决策创新--无锡消防大数据应用平台建设实践分析

消防大数据分析平台是实现智慧消防所必需的基础设施。本文基于无锡消防大数据应用平台建设的实践成果与经验．结合消防工作的业务特性与应用需求，从消防工作的大数据属性、消防大数据应用平台建设目标与任务、消防大数据应用平台设计与实现、消防大数据典型应用、消防治理模式创新等方面进行介绍。最后对消防大数据建设工作进行了实践反思与未来展望。

2021-06-21
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5G物联网的移动边缘计算_李国领

随着物联网设备和应用程序部署的增加,服务供应过程中将生成大量数据。为了优化系统和保证服务质量,需要将生成的数据发送到基于云的远程数据中心进行处理,这就会导致对延迟敏感的物联网应用程序性能下降。为了解决此问题,本文提出了将移动边缘计算与支持5G的Io T服务进行补充集成的体系结构,将MEC集成到5G架构中,以提高Io T应用的服务供应能力,云资源被迁移到网络的边缘以支持本地数据处理。带来更大的优势以及未来发展趋势和挑战.

2021-06-22
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教育大数据驱动的精准教研模式研究

研是促进教师专业发展的重要途径，大数据是精准教研的基石。教师教研正在从经验导向的传统教研向数据驱动的精准教研模式转变。文章采用大数据驱动研究视角，在分析精准教研数据来源、教研主体划分、教研主体需求的基础上，研究并设计了面向新手教师、胜任教师和成熟教师的教研模式。文章采用问卷调查方法检验了三类教研主体划分的合理性，以及三类教师教研模式的可行性。通过调查数据分析，大数据驱动的精准教研模式对于促进教师专业发展具有重要的实践意义。

2021-06-21
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基于改进K-means算法的电力大数据系统研究

针对电力大数据收集和存储中数据量大、数据收集不精准的问题，提出了基于改进 K-means 算法的电力大数据系统的设计。对传统 K-means 算法进行分析，提出改进之后的 K-means 算法。根据改进后算法设计电力大数据系统，对系统的架构进行分析，包括数据存储、设备层、数据接入等模块。对设计的电力大数据系统进行实验，实验结果表明，文中设计的电力大数据系统能够满足实际需求，提高系统的存储和处理效率。

2021-06-21
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基于人工智能技术和互联网的数学个性化学习模式以及教学策略应用实验研究报告

当前，人工智能、互联网+、线上教学等已经全面进入中小学课堂，各学科教学也积极探索、总结人工智能和互联网对学科教学的正向促进作用。通过有目的有计划有督促地实施，培养学生合作、探究意识、创新能力，培养学生的良好学习习惯和学习自律性，提高教学效率。本文以初一年级为例，初步探索了人工智能技术和互联网对学生数学个性化学习的影响。

2021-06-21
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基于物联网的生鲜农产品冷链物流体系构建_框架、机理与路径

2021-06-17
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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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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进