网络的普及和电子商务的发展改变了人们信息获取以及消费的方式 ．Ｗｅｂ 已经成为大多数人 获取信息的重要来源 ．与此同时 ，互联网信息质量问题也逐渐凸显 ．Ｗｅｂ 中存在大量过时 、错误 、虚假 、 片面的信息 ．其中 ，不同网站为相同对象提供冲突信息的问题尤为突出 ．如何从这些冲突信息中找到正 确信息成为亟待解决的问题 ，这类问题又被称为真值发现问题 ．通过对现有真值发现问题解决方法的调 研 ，发现现有方法均未考虑数据源分类可信性差异对真值发现的影响 ．因此 ，提出基于数据源分类可信 性的真值发现问题 ．提出 ２ 种方法探测数据源分类可信性差异 ，并采用贝叶斯的方法迭代计算数据源分 类可信性和属性值准确性 ．另外 ，通过考虑数据源覆盖率和对象难度对真值发现的影响 ，进一步提高真 值发现算法的准确性 ．一个真实数据集的实验结果表明 ，所提方法可以显著提高真值发现的准确性 ．
利用大数据技术推进思想政治教育智能化发展是信息时代解决思想政治教育实效性 问题的有效路径。大数据思想政治教育模式以其科学性、前瞻性、时效性、主体性以及个性化的 内在属性，突破传统思想政治教育模式的局限。思想政治教育学科的内在规定性、人的思想成长 的实践性规律以及智慧校园的创建，为大数据思想政治教育模式的构建提供了可能性条件。确 立和培育大数据思维是构建大数据思想政治教育模式的观念准备；通过技术创新和制度创新，建 立大数据思想政治教育联动协同的运行机制，是大数据思想政治教育模式的实现形式。
针对传统产业发展能力评价方法依赖决策者的主观判断，缺乏客观性等问题，提出应用 BP 神经网络模 型进行大数据产业发展能力评价，设计基于熵权的 BP 神经网络评价模型。建立欠发达地区大数据产业发展能力 评价指标体系，以贵州省产业发展数据作为实验样本，采用熵权法确定 BP 网络期望输出，并与 BP 网络实际输 出进行比较。实验结果表明，所提熵权-BP 评价模型优化了单一 BP 神经网络求权重可能带来的较大误差，提高 评价准确性与客观性，适用于欠发达地区大数据产业发展能力评价。
围绕“面向复杂数据系统精准建模分析”和"复杂智能系统的原理分析与算法设计方法”两大核心能力,构建由代数学、概率论、数理统计、信号分析、数据结构与算法分析等组成的数据精准建模分析课程群,以及由微分方程与动力系统、计算机
电力负荷作为整个电力系统的重要组成部分,其建模受到了广泛的关注和研究,具体包括综合负荷建模和负荷预测等,为电力系统规划、运行和稳定性分析等奠定了基础。对用户负荷的研究也主要关注其电气特性或功率特性,或开展综合负荷建模
旋转机械是机械设备中最常见的机械系统，对旋转机械的故障诊断一直是一个热门的研究方向。振动是造成结构疲劳和机械故障的最主要的因素，旋转机械的振动会引起磨损，性能下降以及旋转部件的失效，直至造成重大经济损失或人员伤亡。对结构复杂的转子系统而言，其振动信息在传递过程中往往变得难以识别，而且实践中也很难寻找到信号的特征信息与设备故障的一一对应关系，因此利用常规的故障诊断技术来实现复杂设备故障的确诊较为困难。随着数据库技术在状态监测和故障诊断系统中应用规模、规范和深度的不断扩大，企业积累的设备监测数据越来越多，激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，为基于数据分析的数据挖掘技术提供了有利条件。在数据挖掘算法中，分类与回归树（CART）算法以其高速、高准确率、鲁棒性好和直观的分类规则广泛应用于人工智能领域。在CART被提出的三十多年中，已有优化算法针对其分类准确率进行了改进，相关算法被应用于故障诊断中并带来了突破性的进展。
我国的饮料产量规模世界第丬 ，饮料包装材料多样，玻璃瓶具有密封性能 好、可多次重复使用、降格低廉等优点，成为饮料主要包装材料，尤其广泛应用 于啤酒包装。玻璃瓶易碎、易损，在运输和生产过程中发生碰撞、摩擦的现象极 易造成玻璃瓶的破损，还可能存在脏污、异物等缺陷，使用存在脏污、异物或破 损的玻璃瓶进行包装生产，可能造成生产线障碍、影响生产效率，甚至危及消费 者的生命健康。因此，在利用玻璃瓶进行包装生产之前，霌 要对玻璃瓶的质量进 行严格检测。研究饮料生产线中的视觉检测技术，保障饮料产品质量，加快饮料 自动化生产线向智能生产线改造升级，实现饮料智能制造，满足饮料生产企业霚 求，是《中国制造2025》的一个重要环节。本文围绕饮料生产线玻璃瓶质量检测 这仙 实际问题，弌 展以下研究工作
随着工业机器人作为一种先进的智能制造装备被不断引入各种复杂工业环 境，市场对机器人的智能性、精准性、稳定性等也提出了更高的要求。机器视 觉作为机器人感知环境的核心技术之一，可以提高工业机器人的自主能力，增 强其灵活性，因此在研究和生产领域得到了极大的重视。尽管在基于工业机器 人的再制造拆卸领域，机器视觉的研究已经取得一些成果，但多数方法是基于 人工特征提取的传统图像识别算法，特征的选择仍需要依靠专业的知识背景， 并且在复杂环境下鲁棒性较差，难以实现高效率的目标检测。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)
当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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