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大数据系统推介下的网络消费异化_表征_溯因及消解_马会端

大数据推介系统促进了网络消费的便捷性、多样性以及普遍性。消费异化、网络消费异化、大数据推介系统以及网络消费行为自由异化之间具有内在的逻辑关联。网络消费异化是消费异化的特殊表现形式,而大数据推介系统则构成了网络消费中消费行为自由异化的技术诱因。人们的消费需求、消费心理、消费对象、消费环境异化等是导致网络消费异化问题的基本因素,而这些因素又共同构成了人们进行消费选择的前提条件,并由此导致了网络消费选择中符号化、同质化、被动化等消费行为自由异化的现象。网络消费作为满足人的消费需求的一种手段,基于现实需求的自由消费行为在大数据系统推介下产生了自由的异化,或者说成了一种受大数据推介技术所宰制的异化了的消费自由。在本质上,这种异化了的消费自由是一种消极的消费自由。因此,要在技术开发与实践过程中确立道德责任,促进技术应用者内在德性的养成,让消费者的消费行为建立在自决的判断和选择基础之上。

  • 2021-06-18
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大数据构建的赋分评价模型与功能区识别研究_贾斐雪

针对如何解决各类兴趣点(POI)的用地面积差异并精确地识别功能区等问题,该文构建了一种新的功能区识别模型。使用网上调查的各类POI的面积数据等,对各类POI的面积大小所处的区间进行赋值,整理出各类POI的面积评分表,并通过对各类POI进行核密度分析得到每个兴趣点的核密度值。通过构建面积评分与核密度值二级赋分评价模型,增加了POI数据的可用性,实现快速获取城市空间结构。经过精度检验,Kappa系数为0.76,功能区识别精度较高。研究结果可用于区位熵指数、土地利用混合度、平均最邻近距离与标准差椭圆等分析,有利于规划人员掌握城市空间结构与进行科学决策。

  • 2021-06-18
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最新互联网+大众创业_互联网+各大行业案例分析

“互联网+”就是在互联网平台的基础上,综合利用移动互联网、云计算、大数据和物联网等新技术实现与各个行业的跨界融合,推动各行各业的创新和升级,并创造适用于新时代的新产品和新业态,构建起能够将一切都连在一起的新生态。

  • 2021-06-18
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物联网的应用与发展趋势

现在较为普遍的理解是,物联网是将各种信息传感设备,如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网结合起来而形成的一个巨大网络。通过装置在各类物体上的电子标签(RFID)、传感器、二维码等经过接口与无线网络相连,从而给物体赋予智能,可以实现人与物体的沟通和对话,也可以实现物体与物体互相间的沟通和对话。

  • 2021-06-18
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物联网的体系架构和技术路线28

提供丰富的基于物联网的应用,是物联网发展的根本目标,将物联网技术与行业信息化需求相结合,实现广泛智能化应用的解决方案集,关键在于行业融合、信息资源的开发利用、低成本高质量的解决方案、信息安全的保障以及有效的商业模式的开发。

  • 2021-06-18
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物联网云平台概述

物联网云平台是物联网和云计算技术堆栈融合在一起的平台,可为消费者和商业应用带来增值服务。物联网平台,是基于现在的互联网,通讯技术来建构,而不依赖与特定的硬件模块,用户可以基于自身的设备技术架构,简单轻松接入物联网。

  • 2021-06-18
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中国制造2025与物联网发展趋势56页PPT

制造业是国家综合实力的象征,是在全球化竞争中赖以生存的资本和保障。规模雄厚、结构优化、技术创新、质量优异、产业链国际主导地位突出的制造业是国民经济持续发展和繁荣以及国家安全的基础。

  • 2021-06-18
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物联网发展趋势[1]

无论在生产、医疗、家居、环境监测、公共安全等各个领域,网络可以为物体与物体之间、人与物体之间,乃至人与自然万物之间的顺畅沟通创造无限可能

  • 2021-06-18
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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。

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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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。

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微模块化数据中心机房建设方案

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