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数字化转型对产业融合发展的空间效应——基于省域空间面板数据

采用我国31个省份2011—2()18年有关空间面板数据,从数字化转型的劳动力投入、资本投入、创新平台投 入和环境投入等维度,基于柯布一道格拉斯函数建立数字化转型对产业融合发展的空间效应理论模型。分析发现(1) 整体上我国产业融合度不高,具有较强的区域差异,北京、上海两地产业融合发展程度较高,其他省份的产业融合 发展程度较低。(2)产业融合发展和数字化转型的要素投入均具有显著的空间正相关关系和全域空间集聚特征。(3) 数字化转型的各投入要素对于产业融合发展均有正的空间促进作用,对领近地区具有空间联动和空间外溢效应,其 中环境投入具有阴影效应,资本投入具有标杆效应。最后根据研究结果,提出构建合理的域间域内产业格局和优良 的数字化创新生态环境、增强人才研发能力和引导创新资本参与等促进产业融合发展的对策建议。

  • 2021-06-29
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_数据治理技术

随着信息技术的普及,人类产生的数据量正在以指数级的速度增长,如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构(企业或政府部门)的数据作为战略资产来管理,需要从数据收集到处理应用的一套管理机制,以期提高数据质量,实现广泛的数据共享,最终实现数据价值最大化.目前,各行各业对大数据的研究比较火热,但对于大数据治理的研究还处于起步阶段,一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性;其次,对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析,并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计;在此基础上,提出了大数据 HAO 治理模型.该模型以支持人类智能(HI)、人工智能(AI)和组织智能(OI)的三者协同为目标,再以公安的数据治理为例介绍HAO 治理的应用;最后是对数据治理的总结和展望

  • 2021-06-25
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融媒传播背景下智慧资讯编播系统的设计、实现与应用

智慧资讯编播系统以“一人一频”为目标,充分运用AI、大数据、云计算等多项前沿技术,面向包括县级融媒体中心在内的各级广电媒体、车载互联网音频、智能音箱、移动互联网音频、商超等多个垂直类场景的生产系统,作为融媒传播时代广播媒体突围的新抓手,可以为广播媒体的融合发展赋能。

  • 2021-06-23
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_数据、技术、应用_三位一体的公共文化服务智慧化

共文化服务智慧化涉及的要素很多,对于大多数智慧化系统来讲,数据是基础,技术是关键,效果好坏 看应用。为此.本文着重从数据、技术、应用三个内容维度来论述公共文化服务智慧化的形成与发展。公共文化 服务智慧化是一个新兴概念,但并非一时兴起,而是经过多年的积累与建设逐步发展起来的。对公共文化服务智 慧化形成过程的梳理有助于厘清其与大数据、云计算等相关概念之间的关系。资源数字化、管理信息化以及服务网络化等传统信息技术与大数据、云计算及深度学习等新型信息技术的结合,使得公共文化服务智慧化成为可能。通过分析,本文认为公共文化服务智慧化的发展需要通过泛在互联技术、多源异构融合技术、文本挖掘技术、多维可视化展示技术对公共文化机构的资源数据、用户数据等内外部数据进行采集、存储、分析挖掘与可视化展现.实现资源要素全面化连接、机构之间多渠道打通、场馆设备柔性化管理、个性化精准服务以及数据化管理与决策

  • 2021-06-22
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ZigBee电路设计及在智能家居中的应用

ZigBee电路设计及在智能家居中的应用

  • 2021-06-29
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虚实遮挡技术及实验验证研究

增强现实技术是当前智能化技术及应用推进中被重点研究与应用的技术之 一,而增强现实系统是智能制造领域的重点研究对象之一。在增强现实系统中, 如何恢复正确的虚实遮挡关系是增强现实技术的研究难点之一。

  • 2021-06-29
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基于模糊PID的汽车门框打磨机器人主动柔顺控制系统设计_陈威

机器人物联网大数据网络技术机器人物联网大数据网络技术机器人物联网大数据网络技术机器人物联网大数据网络技术机器人物联网大数据网络技术机器人物联网大数据网络技术机器人物联网大数据网络技术机器人物联网大数据网络技术机器人物联网大数据网络技术

  • 2021-07-08
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基于区块链的物联网节点可信计算与隐私保护方法研究

近年来,物联网(Internet of Thing, IoT)技术及其创新应用,在智能制造、智能家居、智慧城市等领域迅速发展,改变了原有的生产模式,也为人们的生活带来了前所未有的便利。但是,无处不在的物-物互联和人-物数据交换,也对敏感信息的采集、传输和交换过程提出了更高的安全保障要求;而物联网海量节点数据交换引发的超大规模并发数据处理需求,更是对现有数据中心计算、存储和稳定服务能力的巨大挑战。

  • 2021-07-01
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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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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

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