全域智慧旅游-全域旅游服务大数据平台总体规划方案（99页 PDF），全域智慧旅游-全域旅游服务大数据平台总体规划方案（99页 PDF）
推进服务智能化。 建立地区旅游服务线上 “总入口”和旅游大数据中心 ，形成集交通、 气象、 治安、 客流信息等为一体的综合信息服务平台。
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五一假期以来各运动品牌客流与销售持续复苏。一方面，国际品牌受库存去化进度不同的影响，产品上新节奏出现分化；另一方面，李宁、安踏、特步、361度等国产运动品牌夏季新品陆续上新，产品设计时尚且专业科技属性强，受到 消费者的广泛欢迎。从 1 年维度和更长期维度看，运动仍是兼具高景气和清晰格局的优质消费赛道。
大城市高学历人群较多，家庭受教育程度对下一代工作地选择影响较大和小镇青年相比，都市男女受访者中高学历人群占比更高，近八成为本科以上学历，且家庭整体受教育程度也更高。
随着 ChatGPT 的火热，一向标榜基本面的美股 也出现了 ChatGPT Hype：1）BuzzFeed：涨幅超过 300%，其在 ChatGPT 的帮 助下有望实现内容的全自动生产和分发；2）Microsoft：ChatGPT 的最大受益者， Bing+ChatGPT 有望冲击 Google 垄断，Azure+ChatGPT 输出 PaaS 能力， Office+ChatGPT 产生新 SaaS 应用大幅度提升 ARPU；3）C3.AI：涨幅超过 50%， 其通过 ChatGPT 增强 AI 产品能力，助力企业实现数字化转型；4）LivePerson： 涨幅超过 30%，智能客服是 ChatGPT 良好的落地场景，结合 ChatGPT 后公司 Conversation AI 能够更好地理解客户需求进而提升用户财务表现。
美国东部时间 4 月 14 ~19 日， 2023 年度的美国癌症研究协会年会（AACR）于佛罗里达州奥兰多市召开 ，作为全球最具影响力的肿瘤学术盛会之一，吸引来自 超过 2800 多家企业 2.5 万名专家学者的参与，并围绕肿瘤与免疫、分子治疗技术、早期药物研发、临床试验进展等数十个大会议题展开讨论，7300 多份 Poster 予以公布。Insight 数据库专注于全球新药和早期研发情报数据的收集，以药物发现、药理研究、靶点/标志物验证等 7 个维度的数据整合方式，共收录 948 篇摘 要，其中选取了具有新视角/新机制/新靶点的早期研发项目，进行详细盘点。
2023年是消费提振年，在促消费政策的持续推动下，消费市场继续保持复苏态势。德勤通过对过去两年细分领域头部企 业绩效对比分析，洞悉影响行业发展的关键驱动因素。同时，我们将穿越疫情周期，结合宏观市场环境以及德勤多年对 消费品与零售行业的服务经验和理解，洞察消费行业未来趋势。本次报告的主要发现如下。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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