随着互联网、移动互联网、物联网、社交网络等技术和应用的兴起，媒体技术的革命正在造就一个全新的舆论环境，网 上言论已达到前所未有的活跃程度，互联网日益成为社会各阶层利益表达、情感宣泄和思想碰撞的平台，进而产生巨大的舆 论信息。面对网络上产生的海量信息数据，快速筛选出有用的网络舆情信息，通过网络舆情分析、监控民情意见、情感倾向， 为相关部门提供及时的协助决策和分析结果，快速形成处理网络上突发性群体事件的可行性方案，是保障大数据舆论监督 有效性的关键。文章提出了一种基于大数据云计算、信息预处理优化聚类算法及中文 NLP（自然语言处理）情感倾向分析算 法的人工智能网络舆情分析平台。加快有效信息的筛选速度及民情导向的分析速度，保证在海量网络数据的环境下，舆论 监控工作的及时性和有效性。最后通过实验，与传统的统计式大数据信息分析系统进行比较，该方法具有信息收敛速度快、 信息分析高效，可靠性高，特别是在做好重点关注领域的分类训练后，随着采集数据量的增长，对舆情导向分析结果也更准确。
科学研究进入大数据时代，“大数据驱动科学发现”已成为科学研 究的第四范式，研究从宏观的社会知识层转向微观的数据层，这对大学生 科学数据素养教育提出了新的要求。以科学数据素养内涵为主线，选取 江苏省部分高校，调研科学数据素养教育的实施现状以及大学生的需求 情况，在此基础上构建出基于数据驱动的高校图书馆科学数据素养教育 框架，以增强大学生的核心竞争力
以四川省某高校的网络教学平台为研究对象，对该平台的学生在线学习数据进行学习行为画像。采用 python、 dycharts、图表秀，对不同任务点（视频）学习情况下学生章节测验平均分、不同作业平均分下学生的章节测验平均分、不同 网络测评成绩下学生网络学习状况进行了画像。画像结果能直观看出任课老师对于课程设置的情况、学生学习的各项基 本情况、各学院对于学生学习管理的长处和短处，从而更有针对性地进行改善和提高。
为有效处理电网调度中心检测得到的设备数据,提出了流处理平台 Spark 与 Xgboost 算法相 结合的分类电力设备数据故障诊断模型。 首先介绍了变压器设备故障诊断的判断依据；然后在 Spark 框架的基础上,利用 Xgboost 算法构建了一个设备故障诊断模型；最后对模型的分类性能和 运算速度进行了分析。 结果显示:模型使用 Spark 平台和 Xgboost 算法性能更优。
选取国内外几所计算机学科是优势学科的研究型大学，从课程设置、教材和知识点、课程作业 和考评等角度进行深入的纵向解构与分析，并进行横向比较与分析，提出研究型大学开展数据结构的建 议，从而为高校数据结构课程的建设与改革提供参考。
大数据在推动政府社会治理体系与治理能力现代化建设方面发挥着重要的作用，甘肃省大数据推动政府社会治理体系与治理能力现代化方面存在六方面的问题，一是统筹规划与管理机构缺失，二是统一的社会综合治理大数据平台系统空缺，三是大数据治理的信息储存、传输、共享与安保问题突出，四是大数据治理创新的资金投入不足且使用分散，五是共建共治共享的大数据治理格局尚待形成，六是大数据治理的领域扩张与应用开发滞后且建设模式不明，从上述六方面入手解决问题，是优化政府社会治理体系和提高政府社会治理能力的必由之路
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。
文从实际金融服务应用场景入手，通过大数据分析技术，借助人工智能等新兴的监管科技手段， 以虚假贸易融资为例进行多维度全景式分析，对特定金融监管规则及负面主体进行机器学习，挖掘容易被“人眼” 和海量数据忽视的异常特征，实现专家智能向机器传授和监管项目自动异常甄别，提升异常情况的精准识别率， 输出可疑主体并将其应用于日常金融监管中，优化金融服务，提升金融监管效能，最终以实证的形式论证人工智 能技术应用于金融监管的可行性和实效性，认为新型微观主体行为监管方法有效且可行。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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现代气象观测系统所获取的气象信息是大量的，要求高速度地分析处理，采用电子计算机等现代自动化技术分析处理资料，是现代气象观测中必不可少的环节。许多现代气象观测系统，都配备了超算中心,及时分析处理观测资料和实时给出结果。
2025年，持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性，取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望，而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入，并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖，加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项，而是必选项。
安全应急装备是防范化解重大风险、提升突发事件应对能力的物质基础与技术保障，其发展水平直接关系到国家公共安全保障能力和产业链现代化水平。习近平总书记指出，“要巩固壮大实体经济根基，把集成电路、网络安全、生物医药、电力装备、安全应急装备等战略性新兴产业发展作为重中之重，着力打造世界级先进制造业集群。”当前，全球风险挑战日趋复杂严峻，气候变化引发的极端天气事件频发，城市运行系统日益复杂化，对现代化安全应急体系建设提出了新的挑战，也对安全应急装备产业提出更高要求。同时，新一代数字信息技术融合应用不断深化，以及全社会日益增长的安全保障需求，也为安全应急装备产业发展带来重要机遇。
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