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基于大数据的设备故障诊断分析

为有效处理电网调度中心检测得到的设备数据,提出了流处理平台 Spark 与 Xgboost 算法相 结合的分类电力设备数据故障诊断模型。 首先介绍了变压器设备故障诊断的判断依据;然后在 Spark 框架的基础上,利用 Xgboost 算法构建了一个设备故障诊断模型;最后对模型的分类性能和 运算速度进行了分析。 结果显示:模型使用 Spark 平台和 Xgboost 算法性能更优。

  • 2021-06-19
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基于多源数据的大城市公共交通供给公平与效率评价方法

在公共交通供给研究中,长期以来对效率问题分析得较为深入,而对公平性问题研究较少。 从不同收入、人口就业密度片区的公交供给水平出发,对广州市公共交通供给的公平和效率进行分析。通 过建立三维坐标系,识别低收入、高密度、低公交可达性地区,作为下一步重点完善公交可达性的目标地 区。研究结果表明,过去的公共交通建设成果较好地实现了效率优先的目标,但在提升公平性方面仍有待 完善。广州市符合低人均收入一高人口密度一低公交可达性的社区达到89个,人口合计达到129万,主 要分布在城中村以及城中村周边大型社区,该部分片区是下一步优化公共交通供给的重点地区。

  • 2021-06-19
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人工智能时代企业管理的融合发展与风险挑战

伴随技术的进步,传统管理将会迎来重大转变和巨大冲击。面对人工智能时代的来临,人工智 能与企业管理的融合理应被列为一项积极探索的重大议题。 当然,人工智能与企业管理的融合不是一 蹴而就的,需要技术先行、组织破题以及制度构建等必要过程。 与此同时,人工智能与企业管理的融合 亦非完美无瑕,可能会带来技术挑战、人性考验与隐私侵犯等,甚至可能对企业管理产生整体性冲击。 对此,必须全面思考,做好约束机制,扎实推进企业管理的智能化发展。

  • 2021-06-19
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人工智能背景下科技型企业智能财务决策应用问题研究

近年来,随着人工智能的发展日趋成熟,已对人们的生活产生了方方面面的影响,为人们的生产生活 带来了便利性和简洁性,同时对财务决策方面的影响也日渐深入。多年来国内外学者们对新背景下的财务决策进行 了激烈的探讨,形成了丰富的研究成果,通过梳理文献资料发现,现有国内外研究成果多数仅针对传统财务决策模 式创新进行研究,而对于人工智能背景下并未形成完善的财务决策框架。因此本文以人工智能等手段为基本理论基 础,分析财务决策四大活动在人工智能背景下产生的变化以及人工智能如何应用在具体财务决策过程中,并且应用 渗透于科技型企业财务决策中进行实践探索,以适应时代发展的需要。

  • 2021-06-19
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监管领域的大数据和人工智能应用探索——以虚假贸易融资行为分析为例

文从实际金融服务应用场景入手,通过大数据分析技术,借助人工智能等新兴的监管科技手段, 以虚假贸易融资为例进行多维度全景式分析,对特定金融监管规则及负面主体进行机器学习,挖掘容易被“人眼” 和海量数据忽视的异常特征,实现专家智能向机器传授和监管项目自动异常甄别,提升异常情况的精准识别率, 输出可疑主体并将其应用于日常金融监管中,优化金融服务,提升金融监管效能,最终以实证的形式论证人工智 能技术应用于金融监管的可行性和实效性,认为新型微观主体行为监管方法有效且可行。

  • 2021-06-19
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人工智能和大数据中的伦理与隐私_丁磊

阐述新出现的人工智能、大数据和应用程序这些使能的组合,正受到有关隐私和其他伦理问题的显著关注。需要一种方法来全面了解这些问题,以及涉及利益相关者,包括民间社会的解决机制,以确保这些技术的益处大于弊端。

  • 2021-06-19
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大数据时代下中小企业财务共享中心应用研究_李慧慧

大数据时代已经到来,信息化技术的触及领域不断拓展延伸,以信息化技术为依托的财务共享中心的发展已有所建树,愈来愈多的企业加入到建设财务共享中心的队伍中来,这其中既包括大型企业,也包括中小型企业。但是中小型企业受资金供应、人力资源、组织管理和业务流程等条件的制约,其财务共享中心建设进程迟缓。基于此,从国家政策、技术和企业自身发展3个层面分析中小企业应用财务共享中心的必要性,针对中小企业面临的挑战给出相应的对策和建议。

  • 2021-06-19
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智能家居管理单元软件系统的设计与实现

智能家居一般由控制终端、设备端、云端三部分构成。智能家居管理单元是运行在设备端与云端之间的一个单元,它向下对接所有接入的设备,可接入的设备接口类型包括zigBee、wi-Fi、Rs232、Rs485、uART等;向上对接云端,负责与云端建立长连接,实现设备在云端的注册、登录、状态数据的搜集上报以及用户端控制指令的下发等功能。智能家居管理单元内部集成了设备底层驱动、协议解析、云端交互等模块,不仅实现了数据在局域网与广域网之间的转发以及设备间的多协议互操作,还实现了设备管理的功能,例如设备的注销、注册、登入、登出等。

  • 2021-06-18
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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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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