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大数据背景下业财融合的内在机理探讨

文章在前人研究的基础上,将业财融合放在大数据背景下进行了研究和思考,认为业财融合是在大数据背景下实现的终极融合,大数据背景下业务融合呈现业务属性、会计属性、数据属性和价值属性的特征。文章创新性地提出了战略决策循环和运营支持循环双循环理念,尝试性地分析了大数据背景下业财融合内在机理,提出了机制融合、数据融合和工具应用融合三因素驱动模型;对大数据背景下业财融合价值创造内在机理进行了探讨,首次提出了三个融合是核心、两个循环是加持、资源耗用是驱动的价值创造机理模型。

  • 2022-02-13
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分布式存储系统在中国移动的大规模应用实践

分布式存储系统将大量的普通服务器,通过网络互联,对外作为一个整体来提供存储服务。分布式存储系统通过把一个完整的数据集分片,存储到不同的节点中,每个节点都能对外提供服务来提高整个存储集群的存储能力、处理能力、快速响应能力,从而更好地整合了更多的服务器,来处理更多的数据。

  • 2022-02-13
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我国红外民用和军用市场及全产业链深度分析

红外线是自然界中存在最为广泛的辐射,所有温度高于绝对零度(-273℃)的物质都不断地辐射红外线,也称为热辐射,热辐射能量的大小直接和物体表面的温度和材料特性相关。利用红外线的这种特性,人们可以使用红外发射装置对物体进行加热,也可以通过被动捕获射线的方式,对物体进行无需接触的温度测量以及进行热状态分析。

  • 2022-02-13
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市场空间巨大的红外热像仪行业

红外热成像仪的核心是红外热成像技术,利用红外探测器和光学成像物镜接受被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上,从而获得红外热像图。红外技术最早应用于军事领域,实际应用始于二战期间,20世纪50年代,红外点源制导系统应用于战术导弹上;60年代,红外技术已应用于制导、火控、瞄准、侦察和监视等;60年代中期,出现了光机扫描的红外成像技术;70年代,红外成像技术获得迅速发展,热成像系统和电荷耦合器的应用是这一时期的重要成果;发展到现在,红外热像技术已经广泛用于军事、电力、运输、消防、工业、医疗、安防等多个领域。

  • 2022-02-13
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实时频谱仪在射频微波干扰分析中的应用

随着以4G和5G为代表的蜂窝无线通信技术的在全球的普及和推进,以及各种专业领域的通信技术的蓬勃发展,弥漫在空间中的各种制式各种频段的无线信号越来越多,例如卫星通信系统,微波中继通信,公共安全对讲通讯系统,铁路控制和通讯系统,广播电视,智能电网,无线局域网,以及军用的雷达和电子战系统。

  • 2022-02-13
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航天重大工程复杂软件系统管理的创新与实践

随着电子技术和信息技术的发展进步,软件在航天器中所占比重越来越大,如何组织软件队伍并实施科学有效的软件系统工程化管理是航天软件工程领域的研究热点问题之一。面向探索性强、风险性高的某国家重大科技工程,针对其软件工作面临的多任务并行研制、技术状态复杂多变等挑战,提出了一种面向复杂软件系统的敏捷式精细化过程管理模型。该模型推动了重大工程软件系统管理的科学化、系统化和规范化发展,解决了复杂软件系统的信息生态链管理、隐性经验知识向产品研制的转化匹配、技术状态的全要素推演分析等难题,为任务完成奠定了基础,其管理方法和实践经验对航天器复杂软件系统研制有广泛的借鉴意义。

  • 2022-02-13
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百亿规模行业知识图谱的技术方案与应用实践

人工智能,实现从感知到认知的能力跨越,最重要的具备像人类大脑对知识的关联、联想和探索能力,而知识图谱是目前最趋近与人类大脑思维本质的 AI 底层技术,可通过实体、关系、事件挖掘实现对客观世界的逻辑认知。 知识图谱,通常分为两类。一是通用知识图谱。例如,百科里的基于公开数据构建的明星图谱、影视图谱等。二是面向具体行业的大规模语义网络,即行业知识图谱,或者叫领域知识图谱。明略科技目前涉足公安、金融、工业等行业,这些行业都有各自的行业或领域知识图谱。

  • 2022-02-13
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人工智能技术在非结构化地址识别中的应用探索

非结构化地址识别解决了利用中文自然语言进行地址信息通信的问题,显著提升了人机交互的便捷性和系统互联的效率。用自然语言描述的非结构化地址,往往存在信息缺失、信息错误等不规范性,对应用常规“基于规则”的字符串处理程序来说,很难正确识别。本文从地址缺失信息补全的人工神经网络算法设计和自动纠错的人工智能建模方法切入,以期对人工智能技术在非结构化地址识别中的应用进行有益探索。

  • 2022-02-12
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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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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