文章基于面板数据政策效应评估法，以 １９７８ －２０１８ 年的省际样本数据为基础，评估了西部大开发对西 部各省市自治区的政策效果，并分别通过静态和动态效应模型研究了西部大开发政策效果的影响因素，研究发 现：（１）西部大开发显著推动了西部地区的经济增长，且政策效果存在时间和空间上的异质性；西部大开发政策 效果随时间成倒“Ｕ”型变化趋势；西部大开发政策效果的区域差异初期较大，后趋于稳定；（２）随着经济发展水 平的提高和经济结构的不断优化，西部大开发的政策效果愈难以发挥；（３）固定资产投资、政府规模、对外开放 度和人力资本水平的不断提高，能够促进西部大开发的政策效果，同时对政策效果的影响具有滞后性。
5G时代数据的基础性战略资源属性进一步突显，数据是政府推进国家治理体系和治理能力现代化的有力支 撑资源和工具。与此同时，个人隐私也逐渐受到关注，成为进一步运用政府大数据需要解决的核心问题之一。 在分析5G时代政府大数据隐私新特征、现有数据法律对政府大数据隐私保护的影响的基础上，提出一个基于 隐私保护的政府大数据治理模型，探讨5G时代背景下政府如何在利用好自身大数据资源改善服务质量和效 率的同时保护公众隐私，以期对新时代政府治理能力提升有所助益。
如今无界、乱序的大规模数据集越来越普遍，并且消费者对这些数据集的处理需求日益复杂，如时间语义、窗 口以及处理时延等。针对在无界、乱序的大规模数据集上演进的数据处理需求，探讨了大数据处理中的数据 流计算模型。一方面，从执行引擎层面分析了大数据处理中的数据流计算模型所体现的数据流图；另一方面， 从统一编程层面分析了大数据处理中的数据流计算模型所体现的数据流编程模型。在此基础上，进一步结合 Spark批处理引擎和Flink流计算引擎等多个执行引擎，对比分析了数据流图和数据流编程模型在2类执行引擎 中的具体实现。
将医疗大数据应用于旨在加快知识生成和临床转化应用的学习型健康医疗系统（LHS）中，满足患者和医疗 决策者的知识需求，有助于推动精准医学的发展。在系统阐述医疗大数据与LHS发展现状的基础上，结合LHS 的典型应用案例，重点分析医疗大数据在LHS中的虚用特点及面临的挑战。最后总结了我国发展LHS面临的 挑战，并对未来进行了展望。
数据流模型是一种高效的计算模型，由于其在并行性方面具有天然的优势，数据流技术在软硬件领域得到了 广泛的应用。在硬件体系结构方面，数据流模型引领计算机体系结构在传统冯·诺伊曼架构下向支持更高并 发的方向发展。基于超长向量处理单元的流处理和SIMT的现代GPU就广泛使用了数据流技术的思想。在编 程模型方面，数据流思想在大数据编程模型领域得到了广泛应用，例如MapReduce和Spark等。从数据流模 型的角度多层次分析了英伟达GPU的体系结构以及CUDA编程模型，阐述了数据流模型在GPU软硬件系统中 的应用。分析了数据流思想和GPU大规模并行处理体系结构在大数据处理中的应用和发展趋势。
利用大数据计算平台对大量的静态数据进行数据挖掘和智能分析助推了大数据和人工智能应用的落地。在面 临互联网、物联网产生的日益庞大的实时动态数据的处理需求时，数据流计算被逐步引入目前的一些大数据 处理平台中。针对数据流的编程模型，比较了传统软件工程的面向数据流的分析和设计方法与目前针对大数 据处理平台的数据流编程模型提供的结构定义和模型参考，分析了两者的差异和不足，总结了数据流编程模 型的主要特征和关键要素。分析了目前数据流编程的主要方式以及与主流编程工具的结合，针对大数据处理 的数据流计算业务需求，给出了可视化数据流编程工具的基本框架和编程模式。
政府大数据治理成为政府关心的一个重要议题。采用文献调研等方法，对当前主要的国家政府大数据实践进行 了分析，认为政府大数据应用仍处于早期阶段。对政府大数据治理的概念进行了溯源，认为政府大数据治理一 方面继承了公共和行政管理领域的治理理论和行政管理手段，另一方面也借鉴了公司治理中IT治理、数据治理 和大数据治理的框架和方法。对政府大数据治理的概念、特征进行了阐释，提出了政府大数据治理的新挑战、 新目标和新机制，最后指出大数据治理是政府管理的新形态。
随着大数据应用和传统高性能计算应用的融合以及异构计算的引入，传统面向高性能计算的并行存储系统 面临着异构计算I/O支持差、性能干扰和效率低等问题。通过在系统架构引入多层次存储架构、设计缓存映射 机制来减轻I/O负载。在转发服务层，调整I/O转发策略，均衡I/O负载。在后端存储层，对系统高可用功能进行 调整，解决大数据I/O访问模式与原有高可用措施的冲突。经过优化设计和完善后的并行存储系统更好地适应 了异构众核架构，使得某些应用获得了10倍以上的I/O性能提升。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
中服云能源管理系统旨在帮助企业、机构和园区等实现能源使用的高效管理和优化。基于中服云物联网平台打造的开放式能源管理平台,支持对企业能源数据采集及监控，随时远程控制能源浪费，调节尖峰平谷的用能策略,基于历史能耗数据对企业未来一定时间内的用能需求进行预测:根据企业生产计划和能耗需求灵活调度能源至各个生产环节;些控能耗异常情况，使企业用能更经济合理、降低能耗开支。系统通过能耗数据可视化分析为企业提供能耗数字化决策依据，不断优化用能结构及能源利用率。
中服云智能楼宇管理系统CServer IBMS以三维仿真模型为载体，整合楼控各子系统，提供集园区安全管控、园区决策于一体的智能运维平台。支持从便捷通行、安防管理、设施管理、水电供应、智能照明、空调新风、能耗环境检测和故障预警等多维度日常运行监测与管理，满足设备异常自动预警、故障快速定位、远程巡检等智能运维需求，提升管理人员对园区安全防范、事件快速处置效率。
中服云物联网平台主要为开发者、使用者、管理员提供了设备工艺环境的数据采集能力、监控能力、数据存储能力、数据分析能力、数据可视化能力以及支持快速开发的低代码工具集，于一身的开发、配置、运行支撑的设备数智化基础设施。主要由数据采集与控制、设备诊断、报表工具、组态工具、数据模拟工具、数据批处理工具、劣化分析、DataV数据大屏、AI0X模型训练工具、流数据处理工具、自动化流程调度工具等功能组成。满足设备数智化对于物联网平台基础架构高性能、高可靠、可扩展、简单易用的需求，实现物理层和业务应用层的高度配合。为企业数字化转型提供必不可少的核心支撑平台，平台支持云架构两层部署和分布式三层部署。
中服云机加生产监控系统CServer MDC基干中服云物联网开发平台，实现机床设备监控、生产数据采集、生产过程管理、智能统计分析、设备运维管理等几大功能。用于安全生产、提高生产效率、设备利用率、产品质量、生产过程管理、数据自动统计分析、管理决策。解决材料浪费、能源浪费、产品自动计件、生产怠工、减少人工成本、质量控制、设备故障实时报警、设备诊断、订单排产、生产进度可视化等问题。解决老板、管理者、工人遇到的不同问题。
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