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如何用Python统计Jira数据并可视化

目前公司使用 Jira 作为项目管理工具,在每一次迭代完成后的复盘会上,我们都需要针对本次迭代的 Bug 进行数据统计,以帮助管理层能更直观的了解研发的代码质量 本篇文章将介绍如何利用统计 Jira 数据,并进行可视化

  • 2022-08-15
  • 阅读591

国家网信办发布《数字中国发展报告(2021年)》(附全文)-70页

2017年到2021年,我国数据产量从2.3ZB增长至6.6ZB,全球占比9.9%,位居世界第二。大数据产业规模快速增长,从2017年的4700亿元增长至2021年的1.3万亿元。公共数据开放取得积极进展,2017年到2021年,全国省级公共数据开放平台由5个增至24个,开放的有效数据集由8398个增至近25万个。各地积极探索数据治理规则,培育数据要素市场,促进数据流通交易和开发利用。

  • 2022-08-15
  • 阅读652

工业大数据平台技术架构方案

工业大数据平台技术架构方案(ppt) 工业大数据平台技术架构方案(ppt)

  • 2022-08-15
  • 阅读591

MSET(多变量状态估计)算法

MSET(Multivariate State Estimation Technique)是由Singer等提出的一种非线性的多元预测诊断技术,是一种通过分析对比实际监测参数与设备正常运行时的健康数据为基础,对正常运行时的各个参数进行运算并做出估计,以这种正常的状态估计作为标准。当得到实际的运行数据时,同样以健康数据为基础,并找到实际数据与健康数据的关联程度,以此对实际运行状态做出估计,这种"程度"是通过权值向量来决定的,用于衡量实际状态与正常状态的相似性。最终对健康状态与实际运行状态的估计结果进行对比分折,并引入残差的概念,最终进行诊断。目前在核电站传感器校验、设备监测、电子产品寿命预测等方面有成功的应用。

  • 2022-08-14
  • 阅读1302

11种常见的多变量分析方法

在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical correlation analysis)、聚类分析(Cluster analysis)、判别分析(Discriminant analysis)、多维量表分析(Multidimensional scaling),以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型(LISREL)与逻辑斯蒂回归分析等,以下简单说明这些方法的观念和适用时机。

  • 2022-08-14
  • 阅读583

台湾问题与新时代中国统一事业(全文)

解决台湾问题、实现祖国完全统一,是全体中华儿女的共同愿望,是实现中华民族伟大复兴的必然要求,是中国共产党矢志不渝的历史任务。中国共产党、中国政府和中国人民为此进行了长期不懈的努力。

  • 2022-08-11
  • 阅读1810

车联网白皮书(2018年)

车联网涉及汽车、电子、信息通信、交通等多个产业,正处于加速发展的关键阶段。我国应以加快推进车联网新技术产业化和构建“人-车-路-云”协同的智慧交通体系为切入点,促进跨部门协同, 加强法规标准建设、共性技术突破、基础设施改造等重点工作,打造产业新生态,实现新的产业集聚。

  • 2022-08-09
  • 阅读258
  • 下载0
  • 33页
  • pdf

AIoT车联网系列深度之一:网联化与智能化,共筑“无人驾驶”之路-东吴证券

在来自交通现状、政策规划、用户需求、技术的推动,尤其是5G、AI等技术大力推动下,逐步形成车路协同,融合共同打造新一代智能交通新生态。

  • 2022-08-09
  • 阅读213
  • 下载0
  • 44页
  • pdf
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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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全球绿色航运发展报告(2024-2025)

2024年至2025年上半年,国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。

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全球数字治理蓝皮书(2025年)

当前,国际局势变乱交织,大国竞争愈演愈烈,全球南方加快崛起,新兴技术复杂影响更加突出,全球治理体系面临深刻调整。习近平主席在“上海合作组织+”会议提出“全球治理倡议”,相关概念文件指出,要优先考虑在人工智能、网络空间、外空等治理紧迫性突出、治理赤字较大的领域,以及支持联合国落实《未来契约》等方面加大沟通合作,积极凝聚共识、锁定成果,争取早期收获。

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