大数据应用于地方政府治理政策工具创新研究
物联网有望激活中国增长放缓的生产率，带来一个崭新的产业竞争时代。但如果缺乏适当支持，我们便会与这一机遇失之交臂。为了确保充分发挥物联网的经济价值，中国必须着力弥合关键能力和基础设施方面的差距，促进跨行业生态系统发展，并且加快投资周期。
“物联网”被称为人类面临的又一发展机遇，传感网络技术将是未来改变人们生活的十大技术之首。物联网的关键技术：传感器技术、智能嵌入式技术、射频识别技术（RFID）等将得到更加广泛的应用。根据预测，到2035年前后，我国的传感网络终端将达到数亿个； 到2050年，传感器将在生活中无处不在。据初步统计，未来5-10年内，拥有物联网专业相关学历或受过专业培训的人才将成为人力市场上最受青睐的技术人才。通过教学和实践的结合，感知体验与动手开发的结合、方案设想与实际验证的结合，提高学生的动手能力，积累实践经验，提升学生在相关行业的竞争力，培养基本功扎实、专业知识精通的专业技术人才，以满足日益蓬勃发展的行业人才需求。
遵循电梯行业国家标准，整合前端多种数据采集源，构建分布式网络云平台架构，通过分层建设，达到平台能力及应用系统的可扩充、可完善，打造面向未来的智慧电梯、智慧物业系统框架。
创新驱动背景下零售企业数字化对经营效率的影响
区域,旅游,生态,效率,实证,分析,以,海南省为例
消费驱动背景下零售数字化与城乡居民消费扩容提质——基于区域差异视角
数字化正畸中前牙转矩设计的比较研究等问题
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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，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
LSTM，善于建模时间序列的非线性动态模式；能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂，对特征解释力较弱。 而随机森林，具有强大的特征选择能力，稳定性高，训练速度快，抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势： LSTM用于建模时序依赖性，提取深层次的时间动态特征； RF用于建模非线性关系与残差校正，增强模型稳定性与泛化能力； 结构更灵活，预测更准确，解释性更强。
今儿和大家分别简单的聊聊：线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解，就是回归，为什么会扯到各种各样的回归？！ 咱们今儿来聊聊，希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法，能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系，也是很多复杂模型的起点。 多项式回归，在此基础上增加了非线性表达能力，适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了，不仅给预测结果，还能告诉你有多“靠谱”。
今儿和大家聊一个非常常用，且重要的分类模型算法：XGBoost ！ 要做分类问题（输出类别），XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来，变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost（提升）？每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”，而是按顺序逐棵建立：每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误（就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距）。
今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例：基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中，一个模型很难吃下所有频段的信号，涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线：把不同频段的信号拆开来，再用最擅长处理该频段的模型去拟合，最后把各模型的预测组合起来。
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