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面向智能工厂的光伏微网能量管理策略优化算法研究

近年来，随着科技的不断进步和飞速发展，“智能制造”作为全球制造行业的发展趋势，智能工厂成为未来工业体系中的重要角色之一。同时，社会的飞速发展使得电力需求随之大幅度增长，但能源短缺与环境污染问题日益严峻，在此背景下，太阳能的开发与利用得到大力发展。而微网正是组织太阳能发电的主要途径之一。当前面向智能工厂的光伏微网系统主要存在如下问题：适用于微网能量管理的优化算法大多存在收敛到局部最优，产生“早熟”等缺陷；当前智能工厂存在供电成本较高、能量管理混乱等问题。这些问题的解决，对于光伏微网今后在智能工厂中的应用和推广，具有重要的实用价值和现实意义。

  • 2021-07-01
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大数据驱动的网络信息平面_

随着互联网逐步深入人类的生活，人们对互联网的服务质量提出了更高的要求，这给互联网带来了巨大的挑战：一是移动网络、空间网络等异构网络以及各种异构终端的接入，网络规模不断扩大，导致网络服务管理复杂；二是互联网新应用的出现，给网络服务提出了更高的要求．但是，由于网络和应用缺乏相互的感知，严重影响了网络质量的提高．为了解决网络与应用相互独立的问题，需要建立网络信息平面来沟通网络和应用以提高网络服务质量．随着ＳＤＮ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ－ＤｅｆｉｎｅｄＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇ）等网络新技术的发展和大数据思想深入影响到互联网的架构和通信模式，在网络架构中融入大数据驱动的网络信息平面以及密集计算驱动的分析方法已成为重要的研究向．在现有的网络中，利用测量数据构建网络服务平台并通过数据驱动的方式优化网络资源的管理效率和提升用户体验，也成为当前工业界和学术界关注的热点．文中首先分析了网络信息平面构建的必然性，然后提出了一种大数据驱动的网络信息平面架构，分析了信息平面研发中面临的三大难题，最后，对解决这些难题提出了一些想法和建议．

  • 2021-06-24
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基于大数据驱动的突发事件情报分析模型建构_于洋

突发事件情报分析模型包括元素集合模型、SWOT模型以及突变机制模型等。大数据背景下突发事件情报分析模型呈现出计算化、智能化以及程式化趋势。大数据驱动的突发事件情报分析模型应当包括情报源、目标与需求、收集与清理以及研判与分析四大模块。未来需要利用适配最优分析模型、模型知识库系统、智能反馈以及分析机制等方法构建智能化的突发事件情报分析模型。

  • 2021-06-24
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发达国家全球人才大数据开发经验借鉴

发达国家高度重视全球人才大数据开发，强化国家驱动，完善治理规范，加强国际合作，突出融合 创新，从战略、制度、流通和效能等四个方面提供有力支撑，确保掌握人才国际竞争优势。我国全球人才大 数据开发在政策制度、运行机制和实践应用等方面还存在短板，需要在战略实施、数据治理、跨境协作、统 筹开发、培育市场、服务发展等方面借鉴经验、加快推进。

  • 2021-06-21
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公共图书馆大数据服务研究与创新

现代公共文化服务体系建设和国家大数据发展战略为公共图书馆发展大数据服务提供了方向指引，推动了公共图书馆大数据服务研究向纵向发展。

  • 2021-06-23
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_智慧_城市主义_思想内涵、现实批判及其转型启示

要】作为关于智慧城市及其发展所构建的新的话语体系，智慧城市主义旨在理解、批判与反思当下智慧城市发展的理念、目标、主体、方法、受众及结果等内容。虽然近十年智慧城市主义的思潮得到西方学术界的广泛关注，但我国城市研究对智慧城市主义的基本内涵、发展特征、发展困境及转型诉求都鲜有探讨。为此，综述介绍西方学界对智慧城市主义的最新研究成果，并发现：1）当前以技术为导向、政府一企业型治理结构主导了智慧城市的发展，且产生了诸如城市治理公司化、技术官治理方法、社会控制及对社会民居参与及需求的漠视等问题；2）转型智慧城市强调应该将“城市作为一种社会关系”纳入到智慧城市政策制定和实施过程中，倡导应用导向的智慧城市治理结构，促进智能技术设计、开发、实施与应用的社会构建过程，以及重视场景要素对治理结构、技术功能及解决方案的决定影响。基于此，提出我国未来智慧城市发展的建议。

  • 2021-06-22
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湖北交通运输大数据存储应用平台设计与实现_杨厚新

针对当前湖北省交通运输数据的存储管理与应用瓶颈,结合目前大数据技术的发展背景,本文基于Hadoop生态体系设计与实现了针对湖北交通运输业务的大数据存储分析平台。文中从总体架构、存储结构、扩展架构、数据接入与治理、分布式任务调度的设计实现到平台的应用场景进行了论述,并使用10年的高速公路数据与具体业务场景对平台进行了存储与效率实验。实验结果表明,相比传统关系型数据库,该平台在数据存储、查询计算方面均具有非常明显的优越性。

  • 2021-06-21
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大数据分析技术的海量网络流量建模与预测分析_郭拴岐

为了有效避免网络拥堵,文中提出基于大数据分析技术的海量网络流量建模与预测分析方法,准确预测网络流量数据。首先利用经验模态分解处理网络流量数据,获取模式函数分量,分析网络流量的短相关性,然后通过确定数据平稳性、计算平稳时间网络流量序列的自相关系数和偏自相关系数,建立网络流量的预测模型,最后进行了网络流量的仿真实验,实验结果表明,该方法可以描述网络流量的变化特点,获得高精度的网络流量预测结果,预测结果均方误差低于5%。

  • 2021-06-21
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