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传统石化企业在人工智能领域的股权投资研究

人工智能(AI)已经成为各国争夺科技主导权的战略级抓手,不仅将深刻改变人类生 活,也将迅速改变能源行业,推动石化领域变革发展。未来传统石化企业可能的 AI 发展方向是智能勘探、智能钻井、智能油田、智能工厂、智能管道、智能加油站等。 通过股权投资布局AI是石化企业布局新兴能源产业、实现战略突破的重要方式。通 过研究AI的产业链发展趋势,分析石化企业业务与AI的结合点,并结合近年来AI赛 道股权投资的基本面数据,提供能够投资的重点赛道和可能标的的一套方案

  • 2021-06-21
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大数据的客观性与挖掘渗透理论

随着大数据技术的兴起,一般认为大数据比小数据更具有客观性,因此人们提出要“让数据说 话”的主张。大数据的客观性主要来自几个方面:数据规模更加海量,更具有全面性;数据格式更加多样,更 具有代表性;数据存在于挖掘之前,没有理论预设;数据主要由智能终端自动生成,避免了人为污染。但因为 数据生成人为设计、数据挖掘渗透理论、数据算法存在偏见、数据决策存在黑箱等,大数据也就依然存在着人 的主观性渗透f--I题。因此。小数据时代的观察渗透理论变成了大数据时代的数据挖掘渗透理论。

  • 2021-06-21
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基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测

为提升数据挖掘技术与网络恶意行为识别准确率,研究基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测 方法。模糊化处理网络中存在的大数据,构建模糊数据库,分类聚集模糊数据库中的模糊数据,离散化处理模 糊数据的连续属性,确定模糊数据频繁关联规则,通过基于模糊关联规则的数据挖掘方法获得整理后的网络数 据;以此为基础,分析用户恶意访问流量特征,加权处理用户访问流量特征与用户信息熵特征,建立多特征融合 的网络恶意行为识别模型,完成网络恶意行为识别检测。经实验验证,该方法识别检测网络恶意行为时准确率 较高,在93%以上,漏检测率较低,低于8%,在数据挖掘时具有较低的时间消耗与空间消耗,支持度较高。

  • 2021-06-21
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大数据与美学新思维

大数据改变了科学和认识的范式,同时也对传统美学产生冲击和影响。 首先是关联思维和计算思维的 结合。 大数据在人工智能艺术中的应用,说明艺术中的关联思维可以被算法所表示。 其次是全面性认 识与小样本方法的融合。 全面的数据带来了客观性,使得艺术从专家驱动走向了观众和流量驱动,而 人类在小数据限制下的“隐喻-联想”能力,也为实现人工智能的“大任务”提供了可能。 最后,大数据 技术还可以融合静态思维和动态思维、定性分析和定量分析、理性认识和感性认识等。 但是,我们也要 警惕“数据中心主义”和“数据霸权”,防止大数据造成的审美同一化。 我们应该提升人们的“数据素 养”,用“审美理性”来限制和引导大数据技术的发展。

  • 2021-06-21
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大数据、服务化水平对制造企业绩效的影响

随着市场竞争的日益激烈和消费需求的多样变化,传统制造企业需要通过服务化转型来保持竞争优势.利用 2018 年中国上市制造企业的样本数据实证检验了大数据、服务化水平对企业绩效的影响机理,结果表明:大数据技术 的应用对企业绩效具有显著正向影响,服务化水平在该影响过程中发挥中介作用,员工素质正向调节服务化水平与企 业绩效之间的关系.最后,从政府和企业角度提出了实现大数据驱动下制造企业服务化转型升级,促进企业绩效提升的 政策建议.

  • 2021-06-21
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_大数据杀熟_的政策应对_行为定性、监管困境与治理出路

在学理上讨论“大数据杀熟”问题应该首先厘清“大数据杀熟”中的正当价格歧视与价格违法行为。正当价格歧视在经济学上具有一定合理性,因为市场经济的核心机制是自由定价,应由供求关系决定价格,企业可以在合理的价格政策下设定价格。平台具有显著的信息和资源优势,平台自由定价时应该公开透明,杜绝价格欺诈、价格垄断等违法行为,保证消费者在自由意志下选择商品或服务。算法逐渐成为平台定价的重要工具,由于算法具有不可解释性、歧视性等潜在风险,平台利用算法时应该遵守合理的价格政策,加强对算法运用的规范。在平台治理中,商家、用户以及监管者都是重要参与方,解决“大数据杀熟”问题应实现监管机构、平台、用户三方共治,并在三方互动中寻求消费者保护与平台经济发展的平衡点。

  • 2021-06-21
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基于带权图的多维大数据模型优化算法

针对传统的物化视图选择(materialized view selection,MVS)算法评价指标单一(仅评价物化时间,过度追求物化视图的查询命中率)会导致超高维度时的维度灾难以及物化视图集频繁抖动的问题,本文提出了一种基于带权图的多维大数据模型优化算法(multi-dimensional big data model optimization,MMO),通过引入平均查询时延和膨胀率评价指标,基于带权图模型找出物化视图集的最优解。实验结果表明,本文算法在综合评分、平均查询时延、膨胀率方面均优于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO),解决了超高维数据下的维度灾难问题,并且能够快速收敛。

  • 2021-06-21
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云系统中基于同态哈希认证的大数据安全传输

针对云系统中现有安全数据传输机制缺乏明确的数据分类以及传输过程中安全风险较大等问题,提出一种云系统 中基于同态哈希认证的大数据安全传输。将不同类型的文件转换为文本文件,基于风险影响程度对其分类,文件被标识为 机密或公共。当机密文件传输时,发送方加密文件,接收方基于同态哈希对发送方进行身份认证,确保数据安全性。在 Hadoop 分布式文件系统中,对所提方法的性能进行论证,实验结果表明,所提方法能够在提高数据传输安全性的同时尽 可能小地影响数据传输量。

  • 2021-06-21
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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