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基于改进TOPSIS的新能源大数据服务项目评价研究

利用综合评价对日益发展的新能源大数据服务平台进行科学量化分析,对推动与完善数据服务运营的建设具 有重要作用。 文章从新能源大数据服务的目的和需求出发,围绕其经济、技术、环境和社会服务 4 个方面构建运营效益 的综合评价指标体系,利用最小鉴别信息原理研究了基于改进层次分析法和熵权法的主客观组合赋权法。 同时,针对 决策者面对收益与损失时在价值判断上存在不同主观倾向的问题,从考虑投资者有限理性与风险回避评估出发,利用 前景理论对 TOPSIS 法进行改进,进一步提出用于最优新能源大数据服务项目排序的综合评价方法。 最后,利用仿真 验证了所提出的综合效益评价方法的有效性。

  • 2021-06-22
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大数据思想政治教育研究热点与前沿动态分析_——基于CiteSpace的数据分析

大数据时代思想政治教育创新发展需求，使得对于大数据思想政治教育的研究逐渐成为了学 术热点。运用 Citespace 可视化技术，对中国知网（CNKI）2013-2019 年期间的 1065 篇期刊文献进行研 究，可探明该研究领域的研究现状、研究热点和研究前沿。研究表明 ：大数据思想政治教育研究文献数 量虽整体呈上升趋势，但高质量研究成果占比较低 ；研究机构分布广泛，但缺乏持续关注 ；大数据时代 推动高校思想政治教育的创新及寻求二者的价值耦合是其研究热点和趋势。深入大数据思想政治教育研 究，需精准价值契合、优化教学内容、强化隐私保护

  • 2021-06-21
  • 阅读238
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基于文献计量可视化的中外“建筑信息模型 大数据”研究现状对比

筑信息模型（building inf0瑚ation rnodeling，BIM）与大数据集成应用为项目智慧化管理提供新方法，该领域近年来深受中外学者关注。为了更全面了解该领域的研究情况，以web of science数据库研究类文献及中国知网数据库期刊文献作为数据来源，运用文献计量可视化方法，以citespace、ucinet软件为分析工具，梳理2014—2019年期间发表的文献，绘制可视化知识图谱，从研究热点、研究演进趋势两个方面进行分析。结果表明：中外“BIM+大数据”集成研究各有所侧重点，以智能管理和智慧决策为目标，深度集成物联网、云计算、人工智能等新兴技术，服务于智慧城市建设与智慧建造的发展是未来研究趋势。

  • 2021-06-21
  • 阅读178
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人工智能教育大脑_以数据驱动教育治理与教学创新的技术框架

以数据驱动教育治理与教学创新在智能教育应用理论与实践领域已获得广泛共识。如何解决“数据孤岛”和“数据无章”等现实问题，成为推动智能教育应用与方法创新的关键。雷·库兹韦尔在《奇点临近》中最早以智能大脑为隐喻，通过给大数据植入数学算法，模仿人脑机制融合思考、解释预测海量数据的机理，进而做出有逻辑关系的相关行为信息判断。城市大脑正是利用智能大脑解决了因算力、复杂度等原因难以处理的城市治理和发展问题。类似地，智能教育大脑是海量教育数据模型、深度学习算法、高度计算力等智能化技术与算法的融合体，遵循“数据处理→模型训练→模型测试评估→服务应用”技术路线，通过科学规范的数据聚类、数据认知、决策优化、搜索挖掘、预测干预等过程，汇聚多元化的数据类型，打破数据之间的流通壁垒，保障精准的教育实践形态。基于此，该文立足于推动智能教育应用的视角，以人工智能教育大脑作为隐喻，从“是何”以及“如何”厘清其本质内涵与功用，聚焦教育数据治理与智能教育大脑关键技术应对挑战。同时，从有效学习行为发现与分析、素养结构深度刻画与诊断、个性化素养提升与干预决策等方面阐释人工智能教育大脑如何赋能教育，以期为教育数据治理工具与教学创新的转型提供新的思路和路径。

  • 2021-06-21
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科技时代下智能家居产业的发展展望

智能家居是物联网应用中的朝阳产业，在技术的驱动下，家居生活正在不断走向智能化。据预测，未来五年（2019—2023 年）中国智能家居市场规模正将以每年 30%~40%速度增长，2020 年将达到 2000 亿元以上，2023 年中国智能家居市场规模有望突破 5000亿元，国内的智能家居行业已经进入发展快车道。

  • 2021-06-21
  • 阅读153
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基于云端大数据的智能导向钻井技术方法 （1）

导向钻井技术方法是 ２１ 世纪全球石油工业最重要的技术之一，也是美国“页岩气革命”核心技术水平钻井的关键组 成部分。当前，导向钻井的主要研究目标是提高钻井速度、降低钻井时间和风险，智能化是目标实现的重要途径。文章分析 了国内外大数据与人工智能在石油工业应用情况，建立了云端大数据智能导向钻井方法架构，提出了随钻测井参数人工智能 反演与识别方法，指出了云端大数据与智能算法管理的实现途径，得出如下结论：（１）基于云端大数据智能导向钻井方法主要 包括物联网感知层、大数据存储层和云平台决策层。物联网感知层实现井场关键信息的采集并传输至大数据中心；大数据中 心支持数据存储与云管理；云平台决策层依托大数据中心的海量数据，进行云端地面软件控制、人工智能决策以及云平台管 理。（２）采用机器学习的方法智能反演与识别地层岩性，选择自然电位、自然伽马、密度、声波、补偿中子、电阻率等 ６ 条随钻 测井数据，分别采用不同的机器学习算法进行地层岩性反演与识别，决策树模型和随机森林模型分别达到 ０． ８１ 和 ０． ８９ 的准 确度，形成了一套可快速自动描述岩性特性分类的方案。（３）云端平台管理决策可进行井下实时数据解码，获取钻井轨迹和 测井曲线，其中云端人工智能决策模块对地层及钻井参数进行智能反演预测，可实现钻井轨迹智能修正和钻井参数智能优 化，保证智能导向工程钻得准、钻得快。

  • 2021-06-21
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不平行的空间_用户生成内容大数据质量探析

UGC 大数据中有许多前互联网时代难以获取甚至无法获取的资料，并且避免了通过传统方法获取数据的诸多缺陷，因而被作为一种新的资源运用于社会科学研究。开展这类研究，UGC 大数据的质量是必须首先考虑的问题。本文从信息生产特点、信息传播过程、信息检测识别技术等多个角度，对 UGC 大数据质量存在的问题及其形成原因进行探析。研究发现：UGC 大数据存在自身特有的缺陷，网络信息空间并不能完美地映射社会现实空间；将 UGC 大数据运用于社会科学研究，难以保证数据的真实性、自然性和准确性。因此，具体研究需要对数据质量进行预判和检验，并采用与传统研究方法相结合等策略来应对。

  • 2021-06-21
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多周期第四方物流集成反馈网络设计的模型与算法

本文研究了多周期第四方物流集成反馈网络设计问题， 并考虑 3PL 运输供应商的信誉等 级变化对整体网络配送完成率的影响。 通过设计反馈调节机制和信誉评价体系， 建立多目标规划模型来描 述该问题。 针对基本蚁群算法的不足和本问题的特点， 设计奖惩蚁群算法， 该算法通过增加奖惩因子， 提 高算法的收敛速度和全局搜索能力， 有效避免了算法陷入局部最优。 仿真实验结果表明了模型的合理性和 奖惩蚁群算法的有效性。

  • 2021-06-21
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