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大数据、AI平台支撑下的智慧金融产品研发与实践

为提升大数据、人工智能等技术的金融场景应用质效,提高金融服务敏捷化、智能化水平,搭建整合数据采集存储、批流一体化计算能力的大数据基础服务平台,建设集成主流机器学习框架及基础算法模型、具备全流程建模能力的人工智能基础服务平台,并在平台基础上构建场景化数据资产及应用算法模型,推出面向不同业务场景的智能化产品。实践结果表明,不同场景的智能化产品使投研效率提高数十倍,助力理财业务实现 15% 左右增长,会计风险核查准确率提高到 90% 以上。基于大数据、AI平台的研发范式,能推动智慧金融产品高效、敏捷落地与应用,有助于推动银行智慧化转型、高质量发展。

  • 2021-04-22
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能源互联网中大数据技术思考

能源互联网已成为当今学术界与产业界的研究热点,作为核心技术之一的大数据,将在其发展中起到举足轻重的作用。文中综述了国内外能源互联网大数据技术研究和实践成果,阐述了大数据基本概念与特征及其在能源互联网中的重要性,进一步分别从技术层面和管理层面总结了能源互联网中大数据应用所面临的挑战。在此基础上,梳理了能源互联网中大数据的重点应用领域,提出了能源互联网中大数据研究的框架和技术路线。最后,总结了能源互联网中大数据的研究现状,指出需多方通力合作,才能稳步推进。

  • 2021-04-21
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基于目标导向的城市照明大数据高效能管控路径探讨

本文以目标体系、 感知体系、 作业体系为研究对象, 以此搭建了清晰的信息时代城市照明大数据核心模 型体系, 构建了从观测数据、 分析数据, 到运用数据输出管控结果, 开展作业模式创新迭代, 作用于城市照明品 质升级的科学路径。 并为照明专业承载智慧城市设施终端管理, 提供了理论模型、 管控技术和经验指导。

  • 2021-04-20
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基于DKN算法的档案知识推荐系统模型构建_蔡之玲

大数据发展背景下,档案知识服务面临着海量管理与精准投放的供需矛盾,因而需要档案馆方针对性匹配用户知识需求,破除服务方式桎梏。通过比较现有推荐算法类型,分析档案知识推荐系统运用DKN算法的技术适配和价值契合,阐明特征工程中档案知识图谱的建构及DKN算法模型建构,根据系统结构理论,设计出基于DKN推荐算法的档案知识推荐系统架构及其安全架构。

  • 2021-04-20
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基于区间数PROMETHEE的智能制造能力评价研究_韩雅婷

智能制造是当今时代的发展趋势,也是制造企业的竞争优势。智能制造能力评价能够帮助企业准确掌握智能制造发展状况,为企业之后发展与转型提供有效、合理的依据。针对多属性决策中存在指标间补偿以及指标取值不确定的问题,提出一种基于区间数PROMETHEE的智能制造能力评价方法。首先,构建智能制造能力评价指标体系;其次,依据专家评分构造区间数评分集合矩阵;然后,根据核密度估计拟合出区间数集合的概率密度矩阵,基于Wasserstein距离构建PROMETHEE偏好函数;最后,利用该偏好函数计算出各个方案的净流量,得到最终的智能制造能力评价结果。通过实证研究,与其他方法进行对比,验证了该方法的科学性与有效性。

  • 2021-04-19
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工业互联网推动离散制造业转型升级的发展现状、技术体系及应用挑战

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,已成为当前我国推进工业化和信息化融 合的主要手段,也是推进制造强国和网络强国建设的重要基础。目前,我国工业互联网在总体上发展迅速,但在推 进离散制造业转型升级的落地应用过程中仍然存在一些难点问题,在物联的广度、应用的深度和数据的价值利用 等方面还有待加强。为此,首先梳理和分析了工业互联网的起源、国内外发展现状等,在此基础上构建了工业互联网推动离散制造业转型升级的三维参考模型,提出了工业互联网推动离散制造业转型升级的工业物联网—工业务联网—工业智联网 3 个发展阶段,并祥细阐述了对应的技术体系及面临的挑战,从而为工业互联网推动离散制造业转型升级提供理论上的指导。

  • 2021-04-17
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工业4.0与工业互联网_比较、启示与应对策略

工业 4.0与工业互联网是在新工业革命背景下分别产生于德国和美国的未来工业发 展模式, 并分别得到国内产学研用各界的联合推进。 深入对比分析工业 4.0与工业互联网的异同, 发现二者在动因、 内核、 方向、 结果等方面基本一致, 但因两国在工业和互联网领域的比较优势差 异显著, 进而导致两种模式在内涵、 实现路径、 实施重点与效果等方面明显不同。 工业 4.0与工业 互联网之间的大量相似点, 实际指明了全球工业未来发展的新方向, 不同之处则暗示出只有结合国 情的发展模式才能获得广泛支持, 这无疑给我国制定应对策略、 加快推进两化融合战略提供了可资 借鉴的宝贵经验。

  • 2021-04-17
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5G+MEC专网智能制造工厂

5G 网络凭借大带宽、低时延、广连接的特性架构为当代工厂生产进一步提升自动化程度 及效率。传统制造业随其自身业务发展规划需要引入新技术增长引擎来进一步提高其生产效率。 结合当前中国电信 5G 通信为基础,结合华为技术支持、吉利全套自动化产线,利用 5G、边缘 / 云计算专网技术深度探索 5G 专网与汽车整车制造领域深度融合解决方案,实现智慧工厂改造,并 实施广泛推广可行性 免责声明:该文章获取于知网,如果涉及到版权问题,请及时联系,我们立即下架。

  • 2021-04-17
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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