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人工智能主题股票的投资风险分析——基于VaR和Copula模型视角

股票市场是经济发展的晴雨表。时下人工智能兴起,相关人工智能产业发展迅 速。在人工智能大热的趋势下,越来越多普通投资者希望投资于股票市场中与人工 智能主题有关的上市公司股票,期望从中获得回报。普通投资者在二级市场参与投 资人工智能主题股票,主要有两种方式:一是直接对相关股票进行买卖;二是通过 买卖专注投资于人工智能主题股票的开放型基金。任何投资都有风险性,二级市场 也不例外。为了分析人工智能股票的投资风险特征,本文选取 2017 年 4 月 20 日 到 2018 年 11 月 20 日,共计 393 个股票交易日为样本时间段,以前海人工智能主 题混合基金、华夏沪深 300 指数基金,以及融通人工智能指数基金和其投资组合 持仓占比排名前 10 的人工智能主题个股作为研究对象,借助 Matlab、Eviews 和 Excel 等工具先通过描述统计的方法分析数据的分布特征等,再通过构建适当的 VaR 和 Copula 模型,对它们的投资收益风险和相关性进行定性和定量相结合的实 证研究。

  • 2021-06-29
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智能制造实时监控系统设计与开发

随着制造业面向工业化、信息化、智能化发展,传统生产模式己不能适应时代的发展 需求,智能制造已经成为当前制造业的发展方向。实时监控系统作为智能制造中一个重要 的组成部分,为解决信息孤岛和信息断层问题提供了可行的方案。然而,系统存在着通用 性、实时性、可追溯性等方面的问题,因此,智能制造实时监控系统的研究与开发存在着 重要的理论意义和实际应用价值。

  • 2021-06-28
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有限机房空间下室内楼宇移动通信集约化建设方法研究

随着我国城市信息化发展的需要以及各地在“十二五”期间对智慧 城市建设的推进,各基础电信运营商都加大了城市中室内楼宇的移动通 信覆盖系统建设力度。室内移动通信覆盖系统的常规建设方法是运营商 各自向楼宇业主租借机房,用以安装本方设备、建设本方系统。但由于 目前各地楼宇空间租金持续上涨,导致各自向业主租用机房的成本大大 提升;或由于室内楼宇内可作机房用的空间紧张,导致业主无法向所有 运营商提供足够的空间。

  • 2021-06-29
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滨海湿地物联网观测数据预处理方法

:连续在线滨海湿地生态物联网观测系统,因传感器技术局限及环境干扰会产生异常观测数据, 影响数据使用,有效的数据预处理极为重要。以上海崇明东滩国际重要湿地生态观测数据为研究对象,将 异常数据分为数值异常、波动异常与异常事件3种类型,基于回归残差概率分布异常检测算法,使用查找 表和多指标时间序列模型,综合多环境要素相互关系,构建针对滨海湿地生态观测的数据预处理方法。相 比传统方法,该方法在保证异常数据检测精度的同时,更好地区分了异常事件与传感器异常,减少误判。 通过分析9个指标5万余条数据,以10_8~10.20的阈值分别检测出o.18%~8.12%的数值异常和波动异 常,以及2次异常事件。分析数据预处理结果,传感器的观测原理、观测季节等因素会影响传感器的稳定 性,人类活动是造成观测区异常事件发生的主要因素。

  • 2021-06-26
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智慧城市数据运营中心_系统概念_建设要素和展望_郭骅

[目的/意义]作为智慧城市建设的核心系统,智慧城市数据运营中心对基于大数据的情报服务和政府开放数据获取具有重要影响。我国在“十三五”规划期内计划和实施了许多智慧城市数据运营中心项目,但仍然缺乏概念和政策的一致性。[方法/过程]该研究综合采用理论移植、专家调查、扎根理论和网络分析方法,对我国12个城市的智慧城市规划的相关内容进行分析,挖掘分析智慧城市数据运营中心的系统概念和建设要素,分析已有项目的特征和不足,并对未来的智慧城市规划提出了建议。[结果/结论]本研究提供了新的证据,表明智慧城市数据运营中心与EIS系统具有高度的相似性和概念来源;提供了一种混合方法,在充满异质性的规划文件中抽取尚无明确定义的集成信息系统的特征和要素。

  • 2021-07-01
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课堂教学大数据采集与分析平台架构及关键技术研究

针对传统课堂教学分析中存在的信息采集不全面, 教学行为或信息流标注转 化复杂度高、 耗时大, 数据采集主观影响大、 通用性差等问题, 提出了基于大数据的 高校课堂教学分析平台, 并深入研究了平台架构及关键技术, 有利于推动教育与信息 技术的深度融合发展, 指导教学改进, 提升教学质量。

  • 2021-06-23
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智慧城市背景下社区养老服务智能化研究

智慧城市给我们带来了诸多的方便,大大提升了人居舒适度与幸福指数

  • 2021-06-22
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应用大数据分析的电网业务需求规划管理平台_刘丽

为提升电力负荷预测能力和电网业务需求信息处理效果,设计应用大数据分析的电网业务需求规划管理平台。以大数据平台为基础,通过传输机制完成电网业务需求在平台内横向集成以及管理层面的纵向贯通;平台工作层的典型业务分析模块负责各类业务需求数据的综合查找、汇总分析、重点工程的走廊展示等相关信息分析;规划信息管理模块通过电网业务功能管理和规划指标管理,完成电网基本情况、电网建设情况、用电情况等内容存储以及电网业务需求分析。实验结果显示,所设计平台的电力负荷预测能力强、信息覆盖度高、信息处理效果好。

  • 2021-06-21
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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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2026综合算力全景分析

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