以专利文献数据和专利审查数据为载体，以企业经营的 3C 战略模型理论为基础，从市场环境维度、企业 自身维度、竞争对手维度分析专利侵权风险的来源，建立预警理论模型和侵权风险预警指标体系。综合考虑专利 审查要素以及企业经营要素，建立专利侵权风险预警指标体系及方法，丰富和完善专利侵权风险预警指标体系及 工作机制，使得侵权风险预警更准确。
伴随着21世纪初期全球一体化经济浪潮，大型跨国公司发展迅速，集团化的特征日趋 明显，财务共享服务中心应运而生。而现代高新技术的发展和成熟应用，使人工智能以其突出的高 效、准确、便捷等特征及技术优势，从理论上而言迎合了财务共享服务中心的建设需求。在大型跨 国企业财务共享服务中心的发展中，可以考虑借助于人工智能融合发展，不断优化提升管理服务水 平。从人工智能的发展现状及其对财务金融行业的影响出发，研究探讨大型跨国企业财务共享服 务中心在与人工智能融合发展的过程中存在的困难和问题，提出相应的对策及建议，以期促进大型 跨国企业财务管理能力的提高，推动大型跨国企业健康发展。
对医院财务信息共享系统不完善、信息管理复杂、财务数据安全性低的问题，设计出一种 基于大数据技术的医院财务信息共享系统，利用反向传播（BP）神经网络算法完成财务信息的风险评 估，采用大数据可视化技术完成医院财务数据成像处理，通过元数据共享技术，进行财务共享数据的 传输，从而完成财务信息的共享。经过数据分析，发现本研究设计的医院财务信息共享系统安全性更 高，信息处理速度更快，获得效益更高，证明了本设计的可行性。
近年来，在新能源汽车示范推广和财政补贴的大背景下，我国新能源汽车产业快速发展。但与传统燃油车 相比，新能源汽车的技术成熟度尚且不足，在研发、运行阶段仍存在诸多问题等待解决，其中能耗和续航 问题的关注度尤为突出。本文基于车载终端采集到的新能源高频大数据，提取能够反映驾驶行为精细时空 变化特征的特征参数集，采用主成分分析方法将特征参数集进行优化，利用 K-means 算法实现驾驶行为 的自动分级，并分析了不同级别驾驶行为的能耗分布情况。分析结果表明，驾驶行为影响新能源汽车能耗 水平，其中平稳驾驶对应的能耗较低，对新能源汽车产品升级和用户驾驶习惯优化具有一定的参考价值。
以四川省某高校的网络教学平台为研究对象，对该平台的学生在线学习数据进行学习行为画像。采用 python、 dycharts、图表秀，对不同任务点（视频）学习情况下学生章节测验平均分、不同作业平均分下学生的章节测验平均分、不同 网络测评成绩下学生网络学习状况进行了画像。画像结果能直观看出任课老师对于课程设置的情况、学生学习的各项基 本情况、各学院对于学生学习管理的长处和短处，从而更有针对性地进行改善和提高。
【目的】 建设包含信息采集、数据管理、决策分析和可视化展示的蜂业大数据平台，助力解决信息化水平 低、行业信息不对称、管理效率低、蜂产品质量缺乏保障、蜂群养殖作业繁重等问题。【方法】 应用物联 网、3S、人工智能、嵌入式、无人机、移动互联网、防伪溯源等技术，搭建蜂业大数据信息采集渠道，依 据“1+1+1+N”的建设思想，采用包含数据采集层、数据资源层、业务支撑层、应用系统层和用户层等5层 架构的设计模式，建设智慧蜂业大数据平台。【结果】 建立了总数据量约 40T、包含蜂场环境、蜂群养殖、 全产业链蜂产品质量安全和公共信息等多个维度智慧蜂业大数据中心，打造了智慧蜂业大数据管理平台和 可视化系统，经过北京市密云区和湖北省竹山县示范应用，在“用数据生产”、“用数据管理”、“用数据决 策”、“用数据服务”等方面取得了一定效果。【结论】 本研究从总体架构搭建、平台设计、数据库建设、技 术实现和系统应用等方面进行了深入分析，实现了蜂业全产业链信息采集、智能管控、辅助决策及公共应 用服务，有助于提升蜂业智能化、标准化、信息化水平，实现蜂产业的提质、节本和增效，全套技术方案 和设计思路可为其他行业大数据平台搭建提供参考。
选取国内外几所计算机学科是优势学科的研究型大学，从课程设置、教材和知识点、课程作业 和考评等角度进行深入的纵向解构与分析，并进行横向比较与分析，提出研究型大学开展数据结构的建 议，从而为高校数据结构课程的建设与改革提供参考。
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。
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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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
高渗透率分布式能源场景下的新型电力系统，电网职能由单一“保供”拓展为“保供+促消纳”共存，多层级电网之间的耦合性深度加剧。
新型电力系统构建与新能源并网的关键技术与标准工作阻抗分析不需要知道系统内部配置，小信号阻抗可以通过测量手段获得，能够较为方便
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