关键词： 智能物流   智能电子商务物流   信息通信技术   供应链   人工智能   云计算   5G   区块链  

摘要： 智能物流(SL)通过利用物联网(IoT)、人工智能(AI)、区块链、云计算、5G等信息与通信技术(ICT),为电子商务提供了竞争优势。这些技术能够实现自动化、优化,并支持货物的实时追踪与监控,预测并防止延误,优化配送路线和时间表。智能物流还提供了更高的可见性和控制力,使电子商务企业能够快速、高效地应对需求或供应的变化。本研究的目的在于探讨数字化对电子商务贸易物流的影响,重点分析智能物流在电子商务行业中的重要性。我们还发现了多个研究空白和未来研究的方向,包括计算机视觉技术的使用不足、对产品质量检测和残障人士可访问性的研究需求。此外,我们建议探索深度学习在解决车辆路径问题(VRP)中的潜力,并优化传感数据量以减少数据存储和传输的成本。Smart Logistics (SL) provides competitive advantages to e-commerce by leveraging Information and Communication Technologies (ICT), such as the Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), blockchain, cloud computing, and 5G. These technologies enable automation and optimization, support real-time tracking and monitoring of goods, predict and prevent delays, and optimize delivery routes and schedules. Smart logistics also offers greater visibility and control, allowing e-commerce companies to respond quickly and efficiently to changes in demand or supply. The purpose of this study is to explore the impact of digitization on e-commerce trade logistics, focusing on the importance of smart logistics in the e-commerce industry. We have also identified several research gaps and future research directions, including the underutilization of computer vision technologies and the need for research on product quality inspection and accessibility for people with disabilities. Furthermore, we suggest exploring the potential of deep learning in solving the Vehicle Routing Problem (VRP) and optimizing the amount of sensor data to reduce costs associated with data storage and transmission.

关键词： 数字政府   大数据   政府数字化改革  

摘要： 加强数字政府建设是现代社会数字化、智能化转型的必然要求,是网络强国战略、数字中国建设规划在政府数字化改革领域的具体实践,而数据作为基础资源与创新引擎,能够赋能政府提高经济调节科学化、市场监管高效化、社会管理精准化、公共服务便捷化和生态环保协同化水平。基于此,阐释了数字政府和大数据的时代内涵和逻辑关联,随后以应用场景为牵引,围绕促进政府履职效能提升的5个方面,详细分析大数据如何在数字政府建设实践中发挥作用。

关键词： 用电信息采集系统   窃电行为辨识   用电异常检测   数据预处理   随机森林模型  

摘要： 针对窃电现象普遍存在及反窃电形势日益严峻的问题,建立基于电力用户用电信息大数据的用户窃电行为辨识模型。通过对用电信息大数据的预处理和分析,建立能有效反映用户窃电行为的电压、电流、电量和功率因数的电气量异常检测模型。利用改进随机森林模型,实现电气量异常特征量与用户窃电行为的非线性映射预测诊断。建立用户窃电行为辨识计算实例,通过用户窃电行为辨识结果的对比分析表明辨识方法的有效性和优越性,可为供电公司对用户窃电行为的辨识及反窃电相关工作提供有效的技术参考和指导。

关键词： 朴素贝叶斯   多模态异构   大数据分类   TF/DF算法  

摘要： 由于多模态异构大数据维度较高,导致分类模态所属空间分布与实际分布不一致,且数据分类准确率较低。为了解决该问题,提出了基于朴素贝叶斯的多模态异构大数据分类优化方法。利用TF-IDF算法,剔除资源利用率不高的数据。采用朴素贝叶斯分类算法,获取数据发生的概率,分类大数据。降维处理多源异构大数据,通过朴素贝叶斯决策,实现分类数据划分。由实验结果可知,所研究方法模态所属空间分布只与模态3实际分布不完全一致,其余均一致,且分类准确率最终达到0.93%,具有精准的分类效果。

关键词： 大数据分析   电动摩托车   质量检测   控制  

摘要： 随着电动摩托车市场的迅速发展,产品质量已成为影响消费者选择和品牌竞争力的关键因素。然而,传统的电动摩托车质量检测方法在精准性、实时性和效率方面存在明显不足,难以满足现代生产的要求。而基于大数据分析的质量检测与控制技术能够通过高效的数据采集、处理与模型分析,实现对生产过程中的全面监控和实时预警,提升产品的可靠性和用户体验。本文介绍了基于大数据分析的电动摩托车质量检测框架,探讨了大数据分析在电动摩托车质量控制中应用,分析了电动摩托车质量检测与控制存在的问题及对策,以期为相关企业提供参考。

关键词： 制造强国   工控信息安全   人工智能   防护墙   区块链   大数据   新一代信息技术   云计算  

摘要： 工控信息安全作为国家安全的重要组成部分,事关经济运行、社会稳定和国家安全。当前,随着物联网、云计算、边缘计算、大数据、区块链、5G、人工智能等新一代信息技术与制造技术加速融合,工控信息安全形势日趋严峻,亟须加快提升工控信息安全保障能力,为工业生产安全和新型基础设施建设发展提供重要支撑,为制造强国和网络强国战略实施筑牢“防护墙”。

关键词： 大数据   医疗卫生机构   人事档案   创新管理  

摘要： 在大数据时代,信息技术的迅猛发展为各行各业带来了深刻变革,大数据在临床诊断、治疗方案优化和疾病预防等方面展现巨大赋能的同时,也为医疗卫生机构的人事档案管理带来更多的创新契机。传统的人事档案管理方式由于信息存储分散、数据更新不及时以及安全性不足等问题,难以满足现代医疗卫生事业日益发展的需求。将大数据技术引入人事档案管理,已经成为提高管理效率和质量的重要路径,但其应用仍面临诸多挑战。文章探讨了在大数据背景下医疗卫生机构人事档案管理的创新路径,分析大数据技术在该领域的具体应用场景,研究其在提高管理效率、优化人力资源配置和保障数据安全等方面的优势和不足。通过对相关案例的分析和实践经验的总结,以期为医疗卫生机构的人事档案管理提供可行的创新思路和参考方案。

关键词： 大数据   用户隐私   网络安全   隐私保护策略   安全技术  

摘要： 本文系统分析了大数据环境中的用户隐私问题,探讨了当前网络安全的现状与挑战,并提出了相应的用户隐私保护策略与网络安全强化措施。首先,分析了数据采集、存储和处理过程中的隐私泄露问题。其次,讨论了网络安全面临的主要威胁及技术与法规挑战,提出了通过技术手段和法规政策加强隐私保护的策略。最后,从技术、管理和法律三个层面提出了全方位的网络安全强化策略。本文为大数据环境下的隐私保护与网络安全提供了策略建议和实践指导。

关键词： 大数据   供应链金融   融资约束   中小企业   可持续发展  

摘要： 我国中小企业数量占国家企业总数的90%以上,成为推动经济发展的重要力量。然而,融资难、融资贵问题一直是制约这些企业发展的重要因素。本文研究发现:大数据背景下,供应链金融作为一种新兴融资模式,展现出巨大的发展潜力,其通过整合产业链上下游资源,为中小企业提供更加灵活、高效的融资解决方案。供应链金融的优势在于能够降低融资成本、提高融资效率,有效缓解中小企业的融资约束。因此文章提出为了进一步发挥供应链金融的作用,政府应完善相关政策,促进供应链金融的数字化发展,为中小企业创造更好的融资环境。同时,中小企业还应加强自身内部管理,提高市场竞争力,以更好地适应供应链金融的发展,仅供参考。

关键词： 产业集群   转型升级   人工智能   技术门槛   产业形态   智能体   大数据   深度融合  

摘要： 当前,“AI+”技术在越来越多的垂直应用场景落地,展现出改变产业形态和竞争格局的能力。面对通信网络维护工作负荷重、技术门槛高、SLA要求高的现状,加快“AI+”技术与通信的深度融合,提升运维效率与质量成为必然趋势。2024年《政府工作报告》指出,要大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力,深化大数据、人工智能等研发应用,开展“人工智能+”行动,打造具有国际竞争力的数字产业集群。