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泛在电力物联网在智能配电系统应用综述及展望

泛在电力物联网在智能配电系统应用综述及展望

  • 2021-06-17
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物联网中区块链技术的应用与挑战

物联网中区块链技术的应用与挑战,将如何应对挑战

  • 2021-06-18
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基于大数据的食品安全应急管理多源信息融合治理研究

基于多源信息融合可以从宏观微观两个层次无限逼近事实真相,依此作出更为科学的食品安全应急管理决策。政府大数据治理分为汇聚、融合、应用3个阶段,基于多源信息融合,从事前预防、事中处置和事后恢复应急管理过程构建大数据多源信息融合治理框架,包括治理主体、治理信息整合与主题数据库、信息共享与交换平台、信息安全管理保障等模块,分析在多源信息融合治理框架下,从政务资源整合、共享共建平台建设到信息安全管理保障的过程和实现途径。研究表明信息融合是提高食品安全应急管理能力的核心议题,是跨组织、跨部门协作的关键;政府必须基于共建共享的理念,将合作与共享纳入食品安全应急管理体系中;安全与监控体系应贯穿政府大数据融合过程,通过技术工具和数据标准实现数据安全保障。

  • 2021-06-18
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大数据下中小企业竞争情报网络信息源使用行为研究

[目的/ 意义] 大数据下中小企业对竞争情报网络信息源的依赖性不断上升, 但存在使用障碍。 本 研究旨在探究大数据下企业竞争情报网络信息源的使用行为, 为企业竞争情报工作提供参考。 [方法/ 过程] 基 于经典信息源分类, 针对现有研究不足, 创新性地将大数据下竞争情报网络信息源分为社会化媒体类、 互联网公 开类、 互联网商务类。 通过问卷调查与深度访谈方法进行研究。 [结果/ 结论] 研究发现, 社会化媒体类网络信 息源的重要性增强, 但传统信息源的作用不容忽视, 质量是影响网络信息源使用的首要因素。

  • 2021-06-18
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基于大数据情境的组织宽裕与期望对组织绩效作用机理研究

在大数据时代, 企业能够在海量信息中快速提取有效信息, 从而做出科学理性的决策, 这与传统研究中基于 “有限理性” 假设的组织行为相悖, 亟待对此展开深入研究。 本文旨在探索大数据 情境下, 组织宽裕和期望对组织绩效的作用, 并进一步探究环境波动和制度支持对上述关系的调节作用。 实证结果表明: 在大数据情境下, 组织宽裕和组织期望与组织绩效之间呈正相关; 环境波动正向调节组织 宽裕与组织绩效的关系, 负向调节组织期望与组织绩效的关系; 制度支持负向调节组织宽裕与组织绩效的 关系。

  • 2021-06-18
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基于云计算的电力服务大数据共享系统设计

对于数据共享过程中出现的干扰数据影响,基于经典粗糙集理论共享系统和基于传统关系 数据库技术共享系统存在共享效率低的问题,提出基于云计算的电力服务大数据共享系统。根据 云计算电力服务大数据的特征,设计系统结构,选择 PIC18LF6680型号微处理器处理云计算环境下 的数据,使用 DS1820 型号传感器将数据传输到系统之中。计算互补判断矩阵一致性指数,得到最 优共享结果。利用自适应检测算法,剔除干扰数据,完成数据共享。由实验结果可知,该系统共享 效率最高可达到 99%,为保证电力服务大数据快速共享提供帮助。

  • 2021-06-21
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四种全球大洋水汽数据产品的比较分析

文章比较了卫星专用传感器微波成像仪/探测仪(SSM/I&SSMIS)、遥感系统数据集(RSS V7R01)、欧洲中期天气预报中心第 5 代再分析数据(ERA5)和现代回顾分析的研究与应用第 2 版数据(MERRA-2) 4 种观测和再分析资料在刻画全球大洋水汽气候态中的异同点, 初步探究了不同尺度的大气柱水汽总量(TCWV)的变化特征和长期趋势。研究结果表明, 4 种数据 TCWV 的空间分布、季节和年际变化较为一致。从 1988 至 2018 年, TCWV 总体呈增加趋势, 其中热带海洋的年际变化显著, 增加趋势较强, 且和厄尔尼诺?南方涛动(ENSO)高度相关。利用再分析数据做短时间(如 1991—1997 年) 的 TCWV 趋势分析时要慎重使用 ERA5 和 MERRA-2 的数据。在研究热带区域长期水汽变化趋势时, 需谨慎使用MERRA-2 的数据。

  • 2021-06-21
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学习大数据支持的学习评价变革_内涵、挑战及趋势

本文在界定学习大数据和学习评价概念的基础上,分析和阐述了学习大数据对学习评价在评价观念、评价主 体、评价过程、评价目标和评价结果等五个方面带来的冲击和挑战,并预测阐释了未来信息技术赋能学习评价变革创新的 三大主要趋势:物联网感知技术与学习评价衔接融合趋势、大数据分析技术与学习评价创新融合趋势、人工智能技术与学 习评价集成融合趋势。

  • 2021-06-21
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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)

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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。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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