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什么级别的企业可以进行数字化转型？

企业是否应该数字化转型?发展到什么级别的企业可以进行数字化转型? 回答这两个问题前，我们需要明白，数据及技术工具并不能代表数字化运营程度，运用Excel不能代表数字化运营程度低，运用大数据、BI、中台等工具也并不能代表数字化运营程度高。 数据在企业管理当中发挥的作用与价值才是衡量数字化运营程度的标准，企业通过专业的数字化MAX成熟度模型对自身的数字化水平做出判定，从而决定是否应该数字化转型，并制定符合自身需求的数字化转型方案。

  • 2021-08-13
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基于改进粒子群算法的电流互感器J-A模型参数辨识

：在应用Jiles—Atherton（J—A）磁滞模型对电流互感器的磁滞回线进行分析时，需对J—A磁滞模型中5个关键参数进行精确识辨。针对目前辨识方法存在的计算时问长和寻优能力差等问题，提出了一种改进的粒子群算法对J—A磁滞模型中的关键参数进行辨识。该算法将遗传选择策略引入到粒子群算法中，通过增加粒子群的多样性来提高了算法全局搜索能力，从而提高J—A磁滞模型关键参数辨识的准确度。文中对比分析了所提改进算法（GSS—PS0）与其他智能算法对J—A磁滞模型的关键参数辨识速度与准确度。结果表明，改进的算法得到的磁滞回线与实测磁滞回线的误差最小，且识别效率较高，证明了该算法在J—A磁滞模型参数辨识中的准确性和有 效性。

  • 2021-06-18
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三种新型智能算法在疫情预警模型中的应用_——基于百度搜索指数的COVID-19疫情预警

自2019年12月底中国武汉爆发新型冠状病毒性肺炎（Corona Virus Disease 2019，COVID-19）以来，我国经济社会遭受巨大危害，利用网络数据预警疫情发展趋势可以有效降低其社会危害。而采用机器学习算法构建预警模型时，参数选取是其中重要内容，与最终构建模型的精度密切相关，探讨多种新型智能优化算法在百度搜索指数COVID-19预警模型中的应用效果，可为新型智能优化算法的推广应用提供一定的理论依据和分析策略。对比多元宇宙算法（Multi-Verse Optimizer，MVO）、黏菌算法（Slime Mould Algorithm，SMA）及平衡算法（Equilibrium Optimizer，EO）三种新型智能优化算法，在最小二乘支持向量机（Least Squares Support Veotor Machine，LSSVM）百度搜索指数疫情预警模型中的应用效果。优化算法寻优过程，SMA算法收敛性较差，全局搜索能力弱于MVO和EO算法，而EO算法运算效率相对较低，MVO算法的运算效率高，收敛性也较强，最终构建预警模型优势明显（测试集的MSE为17.77，MAE 为 38.38，RMSE 为 129.35，R2为 0.87）。三种智能优化算法皆可提升 LSSVM 预警模型的预测性能，而MVO优化算法的综合运算效能最好，最终构建的MVO-LSSVM预警模型可为后续疫情常态化防控阶段的防疫行为预判提供一定参考。

  • 2021-06-17
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上海博物馆数字化发展的问题与对策

上海实施新网络 、新设施 、新平台 、新终端四大建设行动 ，将惠及文博领域 。 上海地区 博物馆行业应以此为契机 ，充分利用互联网平台扩大声势 ，多元化拓展数字化资金来源 ，营造 良好的政策环境激发企业动力 ，搭建各类促进博物馆发展的平台 ，统一建设标准推进资源整 合 ，进一步推动数字化发展 ，最终达到提升博物馆影响力的目的 。

  • 2021-06-17
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突发公共事件下我国数字化零售业应急机制研究

近年来，突发公共事件时有发生，一旦应对不力，将对社会生活造成巨大冲击，引发消费者对粮、油、蔬菜、方便食品、消毒用品等生活必需品的抢购，甚至导致更加严重的危机。为保障突发公共事件下消费者日常生活必需品及应急物资的有效供给，必须动员各方力量，打破时间与空间限制，进行跨部门、跨企业、跨平台合作， 协助政府全面把握应急物资生产、调拨、供应情况并进行科学决策。在现阶段我国数字化零售业大发展的背景下，需要基于突发公共事件下各参与主体行为特点以及突发公共事件发生、发展、恢复阶段运行机理，构建一套以数字化零售为核心，涵盖政府应急指挥系统、应急数字化商业系统、应急生鲜农产品零售系统、应急物流配送系统的虚实结合的应急保障体系。具体而言，就是要把零售作为应对突发公共事件的基础设施，对实体商业网点与电商的布局进行合理规划，实现相互补充，打造以社区零售店铺为支点的基础应急保障体系；就是要推动生产企业与零售企业的产销融合，实现对消费者需求的快速响应；就是要加强生鲜农产品产后标准化管理体系建设，加速产地生鲜农产品标准化进程；就是要构建多层级、多渠道配送合作体系，以最短时间和较低成本提供快捷服务。

  • 2021-06-17
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数字化时代的数字医保_内涵、价值、挑战与治理思路

当今世界已迈入数字时代，各国的医保、医疗服务体系正在广泛对接数字化，进入“数字医保新常态”。数字医保是依托于大数据、人工智能、物联网、区块链等数字技术开展的医保治理。数字化推动医保的治理手段和方式转型升级，提高了治理效率、保障水平和保障质量，促进了保障效果的公平性。不过，数字医保仍面临治理主体间利益协调与保障内容选择难题，治理方式和治理手段的局限等挑战，需要在提升数字医保技术水平、完善数字医保标准建设并注重隐私保护的基础上，建立跨区域医保管理协作机制，推动线上线下融合，调整支付方式，协调各方利益，循序渐进地增加保障内容。

  • 2021-06-16
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规划管理档案数字化过程中质量控制策略研究

规划管理档案工作是国家档案事业的重要组成部分，其对城乡建设和发展有着重要的影响。数字化转型背景下，规划档案的数字化管理已经成为一种主流趋势。但在档案数字化的过程中，档案数字化质量控制方面，依然存在着许多亟待解决的问题。通过分析规划管理档案在数字化过程中存在的问题，不仅可以提高人们对规划管理档案数字化过程中质量控制的重要性的认识，还可为实现规划管理档案数字化过程的规范化控制，提高规划管理档案数字化的效率等目标提供理论支持。本文阐述了规划管理档案及其数字化的必要性，并通过分析数字化管理的整体规划、操作流程、基础条件等方面存在的问题入手，对规划管理档案数字化过程中的质量控制策略进行了探讨。

  • 2021-06-16
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智能制造数字化人才分类体系及其标准研究——美国DMDII的数字人才框架启示

智能制造人才分类体系及其标准是建立以数字化、网络化以及智能化为中心的新制造业职业布局的理论基础。通过对美国数字制造与设计创新研究所（DMDII）发布的数字人才框架中165个新职业的分析发现，制造业创新研究所将成为数字制造人才新的提供系统，职业布局的整体呈现为数字制造生态系统利益相关者提供共同行动框架，以及类层的职业角色分类为数字制造优先人才和过渡人才战略提供制定依据，构成了美国DMDII数字人才框架的基本特征。此研究对完善中国智能制造数字化人才分类体系及其标准具有以下启示意义：建立“技术领域一人才分类 技能标准一教育实现”的分类逻辑；制造业创新中心应关注技术创新与数字人才的并行开发；以数字制造优先人才分类体系的完善推进数字制造整体职业布局的形成。

  • 2021-06-16
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