智能电网产业链解析

智能电网是指以特高压电网为骨干网架，利用先进的通信、信息和控制技术，构建以信息化、自动化、数字化、互动化为特征的统一的坚强智能化电网，其本质是以电网输配电等环节的智能化建设解决能源供给侧存在的相关问题。

2022-01-17
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6G网络主要驱动力分析

基于移动通信网络发展历程，梳理了未来6G网络演进驱动力因素及发展趋势。首先总结了业务需求、技术驱动和商业模式等因素对网络演进的驱动方式，并对面向未来6G网络的业务需求的演进方向，未来的6G关键使能技术和商业新模式进行了预测和分析。通过对6G网络驱动力的分析，有助于逐步明确未来6G的发展脉络，更好地规划6G关键技术研究和标准化进程，有助于推动6G应用成功实现商业落地。

2022-01-15
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量子信息技术在银行业的应用前景展望

以量子计算和量子通信为代表的量子信息技术，是植根于量子力学的新一代信息科学技术，它的诞生标志着人类社会将从经典信息技术跨入量子信息技术的新时代。量子信息技术以光子、原子等微观粒子作为操控对象，依托量子纠缠性、叠加性、不可复制性等特有物理属性进行数据信息编码、存储、传输和调制，能够突破经典信息技术瓶颈，可在通信信息安全、计算机运算速度等诸多方面带来质的飞跃。银行作为信息密集型行业，量子信息技术将给银行业信息存储、通信传输、区块链应用、大数据处理乃至数字化转型带来新契机、新动能，具有无限广阔的应用前景。

2022-01-14
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数据体系敏态模型下的服务能力建设

前几年，一个“双模IT”的概念，从信息系统的固有逻辑和适应场景出发，提出了适配的技术架构、施工工艺相关的建议路径，给出了信息系统建设过程中，针对不同场景需要面对的差异化问题和对应的解决方案。虽然这两种模式的差异随着云环境下分布式应用的大规模推广而逐渐模糊，但是，这种以信息系统内在属性和特征分析为出发点的数字化战略规划方式仍然值得分析和参考。

2022-01-14
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地方性银行数字化转型的思考和建议

今年是《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》的收官之年，为全面了解地方性中小银行在落地实施发展规划、推进数字化转型发展过程中的主要做法和存在问题，引导地方性中小银行全面参与金融科技赋能乡村振兴示范应用，2021年7月，人民银行马鞍山市中心支行从组织架构优化、人才队伍保障、金融科技创新开展、数字化经营、数字化风控以及如何破解数字化应用鸿沟等方面设计了开放式调查问卷，并面向29家中小银行开展调查。通过对调查反馈汇总分析，提炼总结被调查机构的数字化实施路径和取得成效，重点结合被调查机构服务地方经济发展的定位提出应对策略，为地方性中小银行提升数字化能力提供参考。

2022-01-14
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金融数据中心电气火灾防范与控制探讨

金融数据中心是金融机构各类数据的存储、计算场所，是金融机构的核心区域，也是各单位消防安全管理的重点和难点。据相关机构统计，在计算机房发生的各类事故中，火灾事故约占80%左右，起火物大致是电子计算机本体、配套设备或附属装置、空调设备或电气设备及外来火源，起火原因主要包括电缆老化、施工的不规范、电气设备故障等。由此可见，金融数据中心的火灾防范和控制重点应是电气火灾。

2022-01-14
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计量器具发展新趋势及监管对策初探

从国际上看，以人工智能、大数据和物联网为主要驱动力的第四次工业革命和以新一代信息技术、生物技术、新能源技术、新材料技术、智能制造技术等为核心的新一轮科技革命，正深刻改变着包括计量科学在内的人类已掌握的各种科学技术及其应用现状。从国内看，改革开放40多年来特别是党的十八大以来，我国经济和科技都在快速发展，新技术、新产业、新业态、新模式层出不穷。现代计量科学是光、机、电、声、信息等众多基础学科高度综合的产物，计量器具作为现代计量科技发展水平和发展成果的主要体现，对新技术非常敏感，是现代工业产品中更新换代频率最高、新技术应用和发展最为迅速的门类之一，应用各种新技术的新型计量器具不断涌现，众多传统计量器具也呈现出越来越多的新特征，给计量监管带来了新课题、新挑战。

2022-01-14
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德国联邦政府量子技术发展规划研究

近年来，量子技术作为一种具有巨大发展和应用潜力的未来技术受到世界主要国家的普遍关注，各国纷纷开展这一技术领域的顶层规划及研究应用布局，加大研发投入，以抢抓未来发展的主动权。德国在量子技术领域的整体水平虽不及美国和中国，但同样属于技术领先型国家。德国联邦政府对这一技术领域进行了全面的发展部署，并形成了自身的特色。本文通过对德国联邦政府量子技术发展规划进行系统研究，总结出其具有四个特点：重视应用导向、兼顾全技术领域和技术路线的同时侧重量子计算、关注量子技术专业人才获取、重视量子技术的社会影响和知识普及，并由此为中国量子技术发展提出启示和建议。

2022-01-14
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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。

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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。

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讲透最强3类回归算法模型

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”。

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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）。

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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。