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企业数据指标体系规划-设计到落地建设

数据指标有别于传统意义上的统计指标,它是通过对数据进行分析得到的一个汇总结果,是将业务单元精分和量化后的度量值,使得业务目标可描述、可度量、可拆解。数据指标需要对业务需求进行进一步抽象,通过埋点进行数据采集,设计一套计算规则,并通过BI和数据可视化呈现,最终能够解释用户行为变化及业务变化。常用的数据指标有PV、UV等。

  • 2022-05-05
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数字化转型下的城市交通治理

数字化转型不仅表现为新技术应用,同时对社会发展的生产方式、社会治理的组织方式以及解决问题的思维方式均带来深远影响。通过剖析城市交通外部环境和发展阶段的变化,指出城市交通信息化的发展目标应与城市高效、安全、低耗的可持续运行目标相一致。分别从政府、企业、用户视角提出当前城市交通的主要矛盾,表现为资源配置不平衡、资源利用不充分和多方式交通不协调,需要建立政府—企业—公众协同合作的新型城市交通治理模式。论述了数字化转型给政府交通管理、企业交通运营和公众便捷出行带来的新机遇,总结分析了典型领域的全球前沿实践。最后,提出应加快构建城市智能出行服务平台、加快典型应用场景技术攻关与示范应用、加快形成交通数字化治理的法治保障等交通治理任务。

  • 2022-04-29
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电子元器件之微波细分领域行业报告摘要

电子元器件近年来,随着消费电子、汽车电子、通信等行业的快速发展,全球电子元器件产值呈增长态势,中国成为全球电子元器件的产值大国。据《The Yearbook of World Electronics Data 2017》的数据显示,2017年全球电子元器件总产值达5,911.23亿美元,同比增速达8.72%,其中中国大陆、韩国、中国台湾、日本、美国五大地区市场份额分别为25%、14%、11%、11%、10%,共占据了全球约70%的市场份额,中国成为全球最大的电子元器件市场。按2014-2017年年度复合增长率3.21%测算,预计2023年全球电子元器件产值约7,144.22亿美元。

  • 2022-04-28
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大气波导干扰对5GNR的影响预研和应对措施探讨

大气波导干扰实际上是远距离同频干扰, 即在特定的气候、地形及温度环境下, 电磁波能量在大气波导层结中的传播损耗衰减极小, 对远端接收机所造成的干扰。大气波导现象使雷达有可能观测到数倍于正常探测距离处的目 标, 但是对于 TD-LTE 移动通信系统来说,则会造成较强的同频干扰。

  • 2022-04-27
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详细解读5G的Rel-17标准

光束传播与更高频率的电磁波传播非常像,毫米波的波束成型是通过大规模天线阵列,将电磁波聚焦在特定方向。为实现更好的毫米波覆盖需要运用大规模天线技术,但如果在波束运行的过程中对每个信道都配置指示,就会产生很多的信令开销。Rel-17中引入了统一的传输配置指示(TCI)框架,就是通过一个信令实现上下行多个波束的运行,从而降低时延和信令开销。

  • 2022-04-26
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10个关键词讲透数字化转型的本质

数字化转型的本质是,在数据+算法定义的世界中,以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性,优化资源配置效率,构建企业新型竞争优势。当前,全球信息通信技术正进入技术架构大迁徙时代,企业数字化转型正在经历从基于传统IT架构的信息化管理(数字化转型1.0),迈向基于云架构的智能化运营(数字化转型2.0)。

  • 2022-04-26
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双碳目标下绿色建筑发展和对策研究

普遍受认可的绿色建筑概念内涵,在近10年中由“节地、节能、节水、节材、环保”逐步向“安全耐久、健康舒适、生活便利、资源节约、环境宜居”发展,可以看到,绿色建筑在生态可持续、环境友好的前提下愈来愈重视人们居住环境的提升。当下,绿色建筑在不同国家和地区的定义和概念不同。世界绿色建筑委员会(The World Green Building Council)提出,由于不同国家和地区存在不同的特点,例如历史、文化、传统、气候条件、不同的建筑类型和年龄,以及环境、经济和社会条件,导致了不同国家对绿色建筑持有不同的态度和定义

  • 2022-04-20
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数学研究的特征及资助对策

加强数学领域瞄准国家战略需求和科学前沿重大问题的研究,有利于推动数学研究在国家发展和国际竞争中发挥更为重要的战略作用。文章梳理了数学研究的基本特征,总结了国际上资助数学研究的实践经验,深刻分析了我国数学领域资助缺乏整体规划,持续稳定支持不足,高水平人才培养、选拔和资助机制亟待完善等突出问题,并提出提高数学研究整体资助水平、加强对数学领域高水平人才和基地的稳定支持、推动数学与其他学科领域的交叉融合、建设和稳定支持一个高水平国际数学交流中心等政策建议。

  • 2022-04-18
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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