基于逻辑回归评分卡的石油企业供应商风险模型研究

石油企业在进行采购选商时更多的依赖以往的采购经验和专家判断，为了进一步提升采购效率、节约采购成本，建立一套供应商风险评估模型有着重要意义。基于石油企业进项发票数据和供应商主数据提炼出基础属性、经营表征、发票表征等特征，通过数据预处理和信息值筛选出9个特征变量，运用逻辑回归模型拟合模型参数，构建逻辑回归评分卡。最终通过ROC曲线评估模型效果，基于Lift提升度验证评分卡在供应商风险评估上的适用性，成功将采购供应商通过不同风险等级分类管理。基于逻辑回归评分卡方法使采购管理者能够提升对供应商的风险管理，通过洞察供应商有关风险影响指标，辅助采购决策。

2022-04-12
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基于“全国一张网”的天然气管输优化模型构建及应用

流向分析和输量配置是天然气管网规划的基础。在管网独立背景下，天然气管输体系逐渐形成“全国一张网”格局，各路资源和市场需要纳入全国管网统一优化调配。“全国一张网”涵盖原中国石油、中国石化、中国海油和省网公司的天然气管网，系统十分复杂，传统的管网流向分析和输量配置方法效率不高，难以适应全国级大规模、复杂管网系统分析要求。以天然气供应和管输环节总成本最低为目标，建立了天然气管网输量规划优化数学模型，并选用Gurobi求解器计算，通过资源和管输定量分析，可优化未来15～50年全国天然气管输流向，预判局部堵点，分析规划管道建设时序，提升管网布局规划效率，为天然气管网规划的科学决策提供了先进工具。

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油气田勘探数字化转型现状及展望

油气田勘探开发行业发展至今，涉及的钻井、测录井、试油等各项技术已较为成熟，可突破空间越来越小。通过现代信息技术与油气田勘探技术的跨界融合，可为油气勘探带来新的强劲发展动力，从而实现对传统勘探技术的颠覆性创新，引领油气田勘探行业从数字化时代迈向智能化时代。在分析勘探工程数字化转型的发展基础及必要性的基础上，提出了转型的方向：全景油气田勘探物联网、智慧钻探数据生态治理、智能钻井设计、智能钻完井作业、智能技术诊断及运行故障自动处置、智能勘探装备及配套技术、井场高仿真井筒工程数字孪生、智慧地质综合研究、数字运营与决策中心建设。

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AR游戏化学习环境下的学习行为投入影响因素研究

在全球基础教育教学方式不断重组改变的今天，教育游戏作为一种新兴的教学媒体，其寓教于乐的作用受到了相关领域专家、教师以及家长的广泛关注。游戏化学习或基于游戏的学习，尤其是使用移动应用程序和增强现实游戏，已经成为许多教育研究领域的主题。本文首先阐述了学习行为投入的概念和构成维度，并结合体验学习、动机—活动以及自我调节学习理论和现有学习行为投入理论模型，在分析AR游戏化教学环境的基础上，构建面向AR教育游戏的理论模型，并基于其具体的构成维度构建学习行为投入测度量表，根据测度量表设计了学习行为投入评测问卷，通过问卷数据的分析来研究AR游戏化学习环境下的学习行为投入的影响因素，将为后续AR游戏化教学环境下的学习行为投入评测体系的构建以及AR教育游戏支持下的学习者学习行为投入提升路径与策略探索提供理论支撑。

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“大智移云”时代中小学智慧课堂构建的趋势及途径

在“大智移云”时代，中小学智慧课堂的教学模式趋向互动化，教学手段趋向多元化，教学评价趋向实时化，教学情境趋向虚拟化。因此，各级中小学应抓住机遇，充分利用“大智移云”时代的各类信息技术与工具，搭建云服务平台，构建“云—台—端”智慧课堂教学环境，借助大数据技术，优化智慧课堂的教学过程，利用人工智能技术，变革智慧课堂管理模式，运用移动互联网和虚拟现实技术来创设教学情境，激发学生学习兴趣。

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教师画像的前沿探讨：定义、概念框架与研究边界

信息化时代不仅对教师提出高要求，还为教师提供了许多有助于教育的工具，比如教师画像。但是，目前教师画像还没有发展出一个真正意义上的理论，因此对教师画像进行系统的概念界定十分迫切。本文利用数据库检索查阅教师画像研究的相关文献，比较归纳教师画像定义，确定属性、特征与标签为教师画像的核心内涵，在此基础上初拟教师画像四维概念框架——刻画领域、形成过程、特征标签与具体表示，并最终提出教师画像的研究边界模型。

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机器学习构建具有量子力学计算精度的锂势场模型

近日，北京大学大学郑家新课题组联合清华大学贺艳兵课题组、中科院物理所李泓课题组与宁德时代21C实验室，在国际知名期刊Advanced Science上发表题为“Self-Healing Mechanism of Lithium in Lithium Metal”的文章。该文章使用机器学习构建了一个具有量子力学计算精度的锂势场模型。

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金融稳定进程中的监管科技：分类、关键方法、应用和未来方向

金融监管是金融稳定的基本要求。近年来，监管技术（Reg-Tech）成为金融稳定监管的主要研究课题之一。Reg-Tech旨在利用人工智能技术实现智能识别和风险预警。是助力金融监管信息化、高效化的有力工具。本研究旨在全面审查智能技术在金融稳定规则中的应用，分析技术应用的对象和结果。我们为复杂网络、知识图谱、机器学习和动态系统在 Reg-Tech 中的应用构建了一个框架。其目的是为其发展形成清晰的脉络，为金融稳定性研究提供支撑和发展基础。最后，本文总结了当前监管技术发展的局限性和缺点，并讨论了未来的研究和发展方向。

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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。