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大数据_平台用户持续参与网络社区价值共创的动因及中介机制研究

近年来,网络社区已成为顾企协作共创价值的重要平台,其形成机制与影响因素备受学界和业界关注。 本文以具有网络社区参与经验的用户为研究对象,构建了网络社区用户持续参与价值共创的动因机理模型,并利用收集 的315份有效样本数据和路径分析法进行了实证检验。实证结果表明:平台用户持续参与价值共创的众多动因中,用户 价值感知类因素均存在显著正向影响,而平台特征因素仅存在部分直接影响作用;用户情感因素“社区认同”显著影响用 户持续参与价值共创意愿,且社区认同在用户“认知”与“行为”间通过影响个体情感感知发挥中介作用。据此,提出了打 造轻便型网站设施平台、建立社区互惠规范、增强内容娱乐性、设计社交提升通道、建立效能肯定机制等平台管理建议。

  • 2021-06-20
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新型智慧城市下政务数据资源存储时限的研究

随着新型智慧城市建设持续推进,数据的体量也迎来了井喷试的增长,海量的数据正如潮水般涌 入城市的存储中心,数据要实现更新迭代、去旧存新,数据存储时限则成了必须要突破的瓶颈。 分析当 前新型智慧城市下数据存储时间所带来的问题,梳理国内外针对不同行业数据的存储期限所采取的管 理方式,从统筹管理、整体规划、规范体系、分类管理、总体原则等方面对个人数据、公共数据、业务数据 提出了具体的管理措施,促进新型智慧城市健康、有序发展。

  • 2021-04-21
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大数据在空调领域的应用_陈焕新

本文阐述了传统空调数据的主要来源,从空调研发等几个方面分析了传统空调数据的用途;围绕空调产品和空调企业,梳理了空调领域大数据的产生原因及来源;空调大数据的多度量性、多维度性、地域性等特点对数据挖掘提出了挑战;探讨了大数据在空调领域的应用,重点分析了大数据在空调系统优化、故障诊断、建筑能耗与维护预测、企业人力资源和资金分配、企业提供个性化定制服务等方面的用途;通过挖掘海量空调数据可以预测用户行为,表明空调领域大数据安全防护应当得到重视。

  • 2021-04-19
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我国智慧旅游研究热点可视化分析_——基于CNKI核心期刊载文数据

:依托 CNKI 数据库、采用科学知识图谱计量方法,对智慧旅游研究领域相关核心期刊 所载文献展开分析,并绘制了作者合作网络、高频词共现网络、热点聚类、热点演化路径等知识图 谱,直观地揭示了我国智慧旅游研究的发展现状与演化趋势及其学术热点与前沿动态. 结果表 明:1)智慧旅游研究文献数量趋势不稳定,高校是主要研究机构,载文期刊呈现多元化,某些被 引文献的被引频次很高;2)核心作者之间的合作率较高,但整体发文量较低;3)研究内容以智慧 旅游的技术基础、城市建设与发展、景区服务与管理、乡村转型发展为 4 大热点主题;4)研究进 程总体上分为探索阶段、成长阶段、发展阶段、深化阶段. 未来研究需要更多地关注乡村旅游智 慧化、智慧旅游背景下的生态旅游建设等内容.

  • 2021-04-21
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生态智慧视野下的圩田景观资源再利用_——以南京市浦口区为例

圩田是江南地区传统农业生产的智慧结晶,在快速城市化背景下,大量圩田景观资源的不合理利用不仅造成资源浪费、人 地关系紧张,更削弱了江南水乡的风貌意向。本研究结合南京市浦口区圩田景观再利用现状,通过构建景观绩效评价体系与耦合 协调模型,探讨城市化发展的不同阶段中圩田景观再利用的综合效益。研究表明,要解决圩田景观资源再利用问题,必须重视提升 其经济生产功能,并结合实际情况提出分类讨论、分期发展、循序渐进、保护与发展并举的生态智慧策略,延续圩田中的传统生态智慧,希冀为江南地区圩田景观资源的保护与再利用提供参考,从而协调城市发展与土地转型的矛盾,构建人地和谐的生态宜居空间格局。

  • 2021-04-19
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受限信息模式下多智能体系统协调控制研究

受限信息模式下多智能体系统协调控制研究。

  • 2022-05-13
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工业互联网平台发展的制约因素与推进策略

工业互联网平台是工业领域的数字新经济,它以智能技术为主要支撑,通过打通设 计、生产、流通、消费与服务环节,构建基于云平台的海量数据采集、汇聚、分析服务体系,支撑制造资 源的泛在连接、弹性供给和高效配置,赋能产业升级和经济高质量发展。 近年来,在国家政策引导和 企业数字化转型驱动下,我国工业互联网平台进入快速发展期,但也面临一些问题:很多工业互联网 平台因缺乏应用场景而变成仅供展示的“阳台”;“信息孤岛”阻碍了制造资源、数据的集成共享和创 新应用;平台关键技术本土供给能力不足;平台发展的资源要素保障条件有待完善。建议进一步完善 平台支持政策,促进融合应用,完善平台生态,为工业互联网平台健康发展创造良好的制度环境。

  • 2021-04-17
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利用面片法向量保留模型特征的3D打印自适应分层算法_朱敏

针对传统算法计算复杂、不能有效保留模型特征的问题,提出一种以STL文件中三角面片法向量为计算基础、可以减小台阶效应并且识别和保留模型特征的自适应分层算法。计算面片法向量在分层方向上的分量,识别出分量较大处即为模型表面倾斜角度较小的地方,在该地方采用较小的分层厚度以减小台阶效应。给出一种识别模型特征的方法,利用面片法向量计算模型面片之间的二面角大小和顶点的复杂程度指标,识别出模型表面的锐边和复杂点特征。在特征附近采用较小的分层厚度以保留模型特征,其余地方采用较大的分层厚度以减少打印时间。检测遗漏的三角面片并对分层厚度进行修正,以防止模型特征丢失。实验结果表明,对于实验所采用的哑铃模型,所提算法能识别出传统算法识别不出的非局部最高或最低特征点;对于龙猫模型和椎体模型,该算法可以识别出所有模型特征,并且可以根据模型特征的复杂程度调节分层厚度,在保证尖端高度分别为0.400 mm和0.355 mm的前提下,分层数较传统识别模型特征的自适应分层算法分别降低了2.5%和1.2%。

  • 2021-04-19
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