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作物生长模型研究现状与展望

农业机械学报 2024年第2期55卷 1-15,27页

作者：蒙继华王亚楠林圳鑫方慧婷中国科学院空天信息创新研究院北京100094 可持续发展大数据国际研究中心北京100094 中国科学院大学北京100049

作物生长模型由最初的作物生长发育模型发展到农业决策支持模型,在科学研究、农业管理、政策制定等方面发挥着越来越重要的作用。本文首先回顾了作物生长模型的发展过程,并按照模型主要驱动因子,将作物生长模型分为土壤因子、光合作用... 详细信息

作物生长模型由最初的作物生长发育模型发展到农业决策支持模型,在科学研究、农业管理、政策制定等方面发挥着越来越重要的作用。本文首先回顾了作物生长模型的发展过程,并按照模型主要驱动因子,将作物生长模型分为土壤因子、光合作用因子和人为因子驱动3类并分别进行了归纳阐述;然后对典型的模型分别从模型模块、时空尺度、可模拟的作物类型等方面进行列表式对比;并对作物生长模型在气候变化评估、生产管理决策支持、资源管理优化等方面的应用,以及面临的极端条件、复杂农业景观和模型复杂度等挑战进行了总结,在此基础上认为遥感数据同化和孪生农场是其发展方向。

关键词：作物生长模型长势监测作物估产驱动因子遥感孪生农场

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地球大数据缘起和进展

科学通报 2024年第1期69卷 58-67页

作者：郭华东梁栋可持续发展大数据国际研究中心北京100094 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学北京101408

进入信息时代以来,数据总量呈爆炸式增长,数据的类型、结构、维度也更加复杂多样,远远超出了传统数据库的管理和处理能力,逐渐向“大数据”方向转变.大数据是用于描述超出常规处理能力的数据集术语,其内涵不仅包含海量的数据本身,也包... 详细信息

进入信息时代以来,数据总量呈爆炸式增长,数据的类型、结构、维度也更加复杂多样,远远超出了传统数据库的管理和处理能力,逐渐向“大数据”方向转变.大数据是用于描述超出常规处理能力的数据集术语,其内涵不仅包含海量的数据本身,也包含对这些数据集的存储、处理与分析方法.当前,大数据已经成为国家信息主权的体现,并已在人类社会发展中发挥重要作用^([1,2]).

关键词：大数据传统数据库数据集人类社会发展数据总量处理与分析信息时代常规处理

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面向机器学习应用的可解释性需求分析框架

计算机研究与发展 2024年第4期61卷 983-1002页

作者：裴忠一刘璘王晨王建民大数据系统软件国家工程研究中心(清华大学) 北京100084 清华大学软件学院北京100084

基于大数据机器学习的智能软件研发过程需要综合运用软件工程、数据与领域知识工程、机器学习等多方面的知识和工具,涉及的研究主题和人员角色众多,技术实现手段复杂、研发难度大.面向智能软件的需求工程需要面对领域知识、业务知识、... 详细信息

基于大数据机器学习的智能软件研发过程需要综合运用软件工程、数据与领域知识工程、机器学习等多方面的知识和工具,涉及的研究主题和人员角色众多,技术实现手段复杂、研发难度大.面向智能软件的需求工程需要面对领域知识、业务知识、数据科学交织带来的挑战.然而,如何将领域知识和端到端的机器学习技术恰当地融合到给定的业务流程之中,以及如何应对工业、医疗等高可信要求场景中的可解释性需求,仍是亟待探索的重要研究问题.调研了近年来面向机器学习应用的需求工程研究文献,对该领域的发展现状、核心问题和代表性方法进行综述.提出了面向机器学习应用的可解释性需求分析框架.基于该框架,通过一个工业智能应用案例分析了未来待研究的重要问题,展望了可行的研究路径.

关键词：需求工程机器学习领域模型工业工程可解释性

权益保护视角下全国一体化数据登记体系建设研究

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电子政务 2024年

作者：孙湛郭明军曾丽深圳市数聚湾区大数据研究院国家信息中心大数据发展部

数据登记是数据要素市场体系建设的重要环节，构建全国一体化数据登记体系，对于推动数据权属确认、促进数据要素市场规模化发展、维护数据要素市场秩序、构建全国统一的数据要素市场具有重要意义。通过系统梳理国内数据登记领域的实践... 详细信息

数据登记是数据要素市场体系建设的重要环节，构建全国一体化数据登记体系，对于推动数据权属确认、促进数据要素市场规模化发展、维护数据要素市场秩序、构建全国统一的数据要素市场具有重要意义。通过系统梳理国内数据登记领域的实践探索，基于数据权益保护视角，以数据权益保护为着力点，在数据权利法律缺位的条件下，构建了集数据登记客体、登记效力、登记审查和登记内容“四位一体”的全国一体化数据登记体系，并提出用于数据资源统筹集中监管、支撑数据流通交易记录溯源、提供企业数据资产入表统一证明、提供数据资产权利担保通用凭证四个典型应用场景。

关键词：数据登记数据权利数据权益数据要素数据市场

机器学习在烘丝工序料头出口含水率控制中的应用探究

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中国设备工程 2024年第12期 32-35页

作者：张翼吴晓勇杨云丽金雅昭上海烟草集团有限责任公司上海卷烟厂上海201315 北京大数据研究院企业数智化转型研究中心北京100080

目的:探究薄板式烘丝机料头阶段出口叶丝含水率的影响因素,指导设备参数控制。方法:基于LSTM+MLP模型分析叶丝干燥含水率能否快速企稳的影响因素,通过特征重要性分析挖掘潜在影响因素,设计以叶丝干燥筒壁温度为基准的生产过程最佳参数... 详细信息

目的:探究薄板式烘丝机料头阶段出口叶丝含水率的影响因素,指导设备参数控制。方法:基于LSTM+MLP模型分析叶丝干燥含水率能否快速企稳的影响因素,通过特征重要性分析挖掘潜在影响因素,设计以叶丝干燥筒壁温度为基准的生产过程最佳参数配比方法。结果:在数值实验部分,基于真实生产数据设定不同参数得到四组模型,对比了准确率、正样本MAE和ROC曲线等评价指标。其中,最优模型对叶丝干燥含水率变化的分类准确率达99.88%。结论:实践证明,“叶丝干燥筒壁温度”是极为重要的影响因素,结合历史批次评估设备工作能力,可进一步实现烘丝工序的自动化控制。

关键词：含水率预测特征排序机器学习 LSTM模型

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Apache IoTDB中的多模态数据编码压缩

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软件学报 2024年第3期35卷 1173-1193页

作者：贺文迪夏天睿宋韶旭黄向东王建民清华大学软件学院北京100084 大数据系统软件国家工程研究中心(清华大学) 北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心(清华大学) 北京100084

时间序列数据在工业制造、气象、船舶、电力、车辆、金融等领域都有着广泛的应用,促进了时间序列数据库管理系统的蓬勃发展.面对愈加庞大的数据规模和多样的数据模态,高效的数据存储和管理方式十分关键,而数据的编码压缩愈发成为一个具... 详细信息

时间序列数据在工业制造、气象、船舶、电力、车辆、金融等领域都有着广泛的应用,促进了时间序列数据库管理系统的蓬勃发展.面对愈加庞大的数据规模和多样的数据模态,高效的数据存储和管理方式十分关键,而数据的编码压缩愈发成为一个具有重要意义和价值的问题.现有的编码方法和相关系统未能充分考虑不同模态的数据特点,或者未把一些时序数据的处理方法应用于数据编码问题中.全面阐述了ApacheIoTDB时序数据库系统中的多模态数据编码压缩方法及其系统实现,特别是面向工业物联网等应用场景.该编码方法较为全面地考虑包括时间戳数据、数值数据、布尔值数据、频域数据、文本数据等多个不同模态的数据,充分挖掘和利用各自模态数据的特点,特别是包括时间戳模态中时间戳序列间隔近似的特点等,进行有针对性的编码方案设计.同时,将实际应用场景中可能出现的数据质量问题因素纳入编码算法的考量中.在多个数据集上的编码算法层面和系统层面的实验评估和分析,验证了该编码压缩方法及其系统实现的效果.

关键词：数据编码时间序列数据数据库工业物联网多模态

基于Stacking算法的烟支空头率影响因子及其效应挖掘研究

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今日制造与升级 2024年第1期 9-12页

作者：杨蕊艳汤佳懿赵飞俞佳杰殷萍杨云丽金雅昭上海烟草集团有限责任公司上海200082 上海品见智能科技有限公司上海201101 北京大数据研究院企业数智化转型研究中心北京100080

为推动烟草行业由“信息化”向“智能化”迈进,深入挖掘烟草行业大数据价值,反哺工艺质量控制。文章选取烟支缺陷中最核心的项目空头作为研究对象,运用Stacking集成机器学习算法识别出烟支空头率的重要影响因子为VE段流化槽压力、筛风... 详细信息

为推动烟草行业由“信息化”向“智能化”迈进,深入挖掘烟草行业大数据价值,反哺工艺质量控制。文章选取烟支缺陷中最核心的项目空头作为研究对象,运用Stacking集成机器学习算法识别出烟支空头率的重要影响因子为VE段流化槽压力、筛风风机转速、VE段比例系数、吸丝带与前后道修整器后侧之间的距离。数值试验结果显示:SE段的工艺参数对烟支空头率的影响高于VE段,且SE段与VE段参数之间存在显著交互。为降低空头率,通过提取决策树最优决策路径输出重要影响因子的参数设定组合建议值为:VE段的流化槽压力终值设定在-2.5~-2.0hPa,针辊比例系数设定在115%~120%,筛分风机风速不高于1350r/min;SE段修整器/吸丝带的距离-前道修整器后设定为0~1mm,修整器/吸丝带的距离-后道修整器后设定为0.5~1mm或者1~2mm。基于数据科学模型探究烟支空头率影响因素,不仅可以降低试验前期探索成本、规避科学试验片面性,而且为提高烟支质量控制稳定性、降低烟支剔除率和生产消耗提供有效依据。

关键词：烟支空头率工艺控制 Stacking集成学习模型影响因子效应估计

基于MF-LSTM的上市公司现金流预测研究

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数理统计与管理 2024年第3期43卷 512-526页

作者：江泽茹王冉冉北京大学政府管理学院北京100871 北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室北京100871 北京大学重庆大数据研究院重庆401121

企业现金流量很大程度上反映着企业的生存和发展能力,现金流的预测和分析对于投资者和市场管理者都具有十分重要的现实意义。本文利用我国A股上市公司2012年至2019年的财务数据和账户数据,提出混合频率长短时记忆神经网络模型(Mixed Fre... 详细信息

企业现金流量很大程度上反映着企业的生存和发展能力,现金流的预测和分析对于投资者和市场管理者都具有十分重要的现实意义。本文利用我国A股上市公司2012年至2019年的财务数据和账户数据,提出混合频率长短时记忆神经网络模型(Mixed Frequency Long Short Term Memory,MF-LSTM)对上市公司现金流量进行预测。通过神经网络结构设计,本文将不同频率数据进行了有效混合,预测结果明显优于传统时间序列模型。另外,实验结果还验证了企业账户数据是现金流预测的有效解释变量。

关键词：现金流时间序列预测混频模型 LSTM

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欧美关键矿产战略布局及影响研究

情报杂志 2024年第4期43卷 54-59页

作者：赵霞郭亚宁中国信息通信研究院数据研究中心北京100191

[研究目的]研究分析欧美国家关键矿产领域的政策及战略规划,挖掘近期欧美布局“多元化”全球供应链的战略重点。[研究方法]采用文献分析和对比分析法,从评估战略环境、研究产业链供应链布局、界定国家利益、分析对我国影响等层面,剖析... 详细信息

[研究目的]研究分析欧美国家关键矿产领域的政策及战略规划,挖掘近期欧美布局“多元化”全球供应链的战略重点。[研究方法]采用文献分析和对比分析法,从评估战略环境、研究产业链供应链布局、界定国家利益、分析对我国影响等层面,剖析欧美关键矿产、清洁能源等领域的战略特点、战略举措及需求。[研究结论]欧美高度重视关键矿产供应链的风险防控,形成了遏制我国的战略同盟。我国应密切关注其关键矿产供应链战略动向,完善情报研究体系,通过强化风险预警能力、加大科研投入、加强多边合作、完善投资机制等多种方式应对当前面临的威胁和挑战。

关键词：欧美关键矿产矿产战略布局关键原材料供应链