大数据如何塑造材料科学家的新世界？

在材料科学领域，数据作为记录材料信息的一种方式，已经变得越来越普遍。过去，材料科学是实验室中的不断进步的。为了制造出稳定、明亮的电灯，爱迪生做过几千次试验，才发现了合适的灯丝材料钨。而现在，人们发现材料中原子及排列可以决定材料的内在性能，更多理论模拟的方法可供利用，很多材料性质可直接预测。材料科学家们便像“钢铁侠”一般，随心所欲地创造新型材料。

2021-04-23
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大数据，如何改变电视的命运？

针对「多屏互动」，华为智慧屏用到的是分布式技术，创维智能电视用的则是「同源数据」。说起来，这类基于物联网、大数据在智能电视上应用的技术，背后构建的远非「多屏互动」这一项看得见的功能，更多看得见、看不见的功能其实正在被悄然应用。

2021-04-23
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产业互联网研究：构建智能+时代数字生态新图景

近日，《中国互联网经济白皮书2.0》发布。报告作者之一、BCG合伙人李舒表示，中国互联网特色的数字化路径在于以前端消费互联网带动后端产业互联网的发展，互联网下半场的重心将向产业互联网转移。李舒认为，中国在前端消费侧的数字化全球领先，消费行为高度数字化。反观后端，产业互联网总体上仍处于发展阶段。在此背景下，消费互联网的前端应用及商业模式的创新正沿着价值链，牵引着后端生产环节实现数字化协同。同时，消费互联网前端积累的海量数据将更好地赋能传统产业，推动产业互联网的发展。

2021-04-23
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清华大学大数据与云计算

由于传感器大规模全方位的布网和高速高精度传感器的使用，物联网将产生海量的数据。截至2010年，全球RFID数量已经超过了300亿个。一个大型城市电力物联网每天产生的数据可达TB级，一个大型城市交通物联网每天产生的数据可达10TB。各种记录、通信和可穿戴设备

2021-04-23
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CFLP中国物流与区块链融合创新应用蓝皮书

近年来 , 随着区块链、物联网、大数据、自动化等新兴科技的发展，物流供应链行业正拥抱新兴科技实现产业升级与变革，其中物联网、大数据、自动化等技术已逐渐成为行业发展的标配，而区块链技术则正在成为未来物流与供应链产业发展不可或缺的技术。先进技术和现代物流与供应链模式的融合，将助力我们的物流供应链行业朝着更高效、更协同的方向发展。

2021-04-23
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人工智能产业创新STUIC模型及机理研究

推动人工智能（AI）产业创新有助于回应其发展过程中的不确定性,促进其持续健康发展。AI 产业创新 STUIC 模型由科学、技术、用户、投资、竞争五个核心要素构成,这五个核心要素相互作用、相互影响。AI 产业创新 STUIC 模型内在机理主要表现为联动触发效应、集群扩散效应、优劣析出效应。AI 产业创新需要沿着从基础研究到应用研究的技术路线,并注重其内生动力和外在牵引的触发。AI 产业集群发展有助于提高其产业竞争力,AI 产业的创新扩散则可以为 AI 产业拓展发展空间。把竞争机制引入 AI 产业发展中,可以促使其产业优化组合,进而提高 AI 产业的创新能力。

2021-04-23
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互联网时代下管理者的素养-副本

管理是管理者为实现一定的组织目标对其所拥有的组织资源,进行计划、组织、指挥、协调、控制,从而有效实现组织目标的社会活动。管理有“管辖"、"处理”、“管人”、“理事”等意，即对一定范围的人员及事务进行安排和处理。

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赛迪腾讯新基建引领产业互联网发展白皮书

大力推进新基建部署，是贯彻落实党中央、国务院决策部署的重要举措，是构建美好数字生活、推动经济高质量发展、构筑未来竞争新优势的紧迫需求，是发展数字经济、建设网络强国、构建智慧社会的战略需要。

2021-04-23
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广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。

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王南极：基于ISSA-BPNN算法的配电线路绝缘跳线夹过热感知方法

以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。