高管薪酬业绩敏感性是薪酬和业绩的结合，是企业管理的重要研究课题。探究股权集中度对研发投入与高管薪 酬业绩敏感性之间关系的作用也因此具有了必要性。以软件与信息技术行业的上市公司为样本，选取2015—2019年的相关数 据，采用描述性统计、多重共线性检验、回归分析等多种统计方法，实证分析股权集中度、研发投入与高管薪酬业绩敏感性之 间的关系。研究结果显示，研发投入与高管薪酬业绩敏感性正相关，股权集中度对研发投入与高管薪酬业绩敏感性之间的关 系呈正向调节作用。创新之处在于研发投入与高管薪酬业绩敏感性的关系中加入了调节变量股权集中度，并且主要针对软件与信息技术行业进行研究。研究结论为软件与信息技术行业如何处理股权集中度、研发投入与高管薪酬业绩敏感性三者之间 的关系提供了理论基础和合理建议。
:随着信息技术在水利行业应用的日趋广泛，水利信息化采集、分析、业务处理等方面产生的数据量急剧影账，现代水利数据中心的建设需求随之变得更加迫切。利用大数据技术，可高效的存储和处理水文。水利工程监测等长系列数据以及文档、图片。视频等营结构化数据。本文通过总结水利大数据的特点以及大数据架构。实时数据处理和元数招等关键技术，提出基于传统关系型数据库与分布式文件系统相结合的、支持实时计算和元数据管理的水利数据中心采构
医院数据中心从应用层面看，包括HIS. uIS. EMR.CPOE等业务系统，也包括基于临床数是中心（CDR）及运营数据中心（ODR）的科研分析系统及运营管理系统库从数据店面着， 包括操作型数据和分析型数据以及数据与数据的像成整合流程:从基础设施层面看，包括网络，服务器在健和整体门运行蝶护服务。 本文重点以临床 数据中心及运营数操中心建设为切入点，从整体架构、存储容管规划实际a a的关国，进行网述。我规在建新病房综合大楼新数据中心建设即落启动，基于数据架构的考虑在数统中心建女中大力陆家，在段大家营员上进行了第入的咨询与研讨。
大数据概念的兴起，带动了各行各业的对大数据的讨论和重视，作为一名基层的高速公路从业者，笔者结合实际工作经验和大数据的应用前景对大数据在高速公路运营管理上的应用进行了闸释，分析了发展的难点并对发展的前最进行了展望。
在当前"互联网+"信息化时代,物联网技术作为第三次技术革命的代表,已经融入社会发展,群众生活和警务活动的方方面面.将其引入社会治安防控体系建设,与大数据,移动警务,人工智能等技术综合应用,切实提升警务效能,优化警务运行机制,是下一步公安改革工作的重点,也是未来公安科技发展的大势所趋.
针对社会生产生活中需要处理的大量音视频等数据的问题,开发出嵌入式智能物联网处理系统.建立了以树莓派为核心与STM32辅助控制的DRTU数据终端系统.该控制系统能够实现对数据的采集,传输,显示等功能.利用树莓派接口连接无线技术模块传输大量音视频数据,通过移动基站传送到Mongodb的云数据库中.应用一系列云服务来满足物联网的功能要求,这些服务全部运行在云端的虚拟机中,因此可以随时根据流量需要进行扩充.通过工程师站主界面测试,该系统实现了所设计的音视频数据处理功能.
在进入物联网时代后,智能化已公认是锁具行业的发展方向之一.通过对智能锁具的市场调查,分析了目前智能锁具的功能构成及阶段性特征.通过问卷,访谈,行为观测等方式的用户调研与分析,最终,明确了智能锁具的设计方向,形成了基于"万物互联"的智能化设计趋势下的智能锁具设计策略:成为家居智能化的终端之一；重视人机交互设计原则；从产品语义学的角度更新外观设计思路；以"通用设计"的理念,实现产品的迭代需求；围绕品牌进行产品的形象设计.
目的优化苍艾挥发油醇质体的制备工艺。方法采用注入一超声法制备苍艾挥发油醇质体。以乙醇体积分数、大豆卵磷脂质量分数和乳化温度为考察因素，以粒径、包封率和z e【a电位为评价指标，利用正交实验设计原理筛选苍艾挥发油醇质体的优选处方。结果 筛选得到的优选处方为苍艾挥发油质量分数为1嘶，乙醇体积分数为30％，大豆卵磷脂质量分数为1．8％，乳化温度为40℃，通过该处方制备得到的苍艾挥发油醇质体的平均粒径为（78．64±1．05）nm，平均包封率为82．23％±1．16％，zeta电位为45．36 mV，外观为乳白色半透明液体，透射电镜下可见类圆形泡状。结论通过该方法制备得到的苍艾挥发油醇质体粒径适宜、包封率较高、稳定性良好，可用于外用制剂的研究。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
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大模型是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。大模型以其在模型精度和泛化能力等多个指标上超越传统AI模型的表现，以及赋能千行百业的巨大潜力，成为当今世界各国人工智能技术发展的核心方向。
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