基于Smart-DI和Smart-AutoML的电信行业挖掘平台研究及应用

基于电信行业目前营销资源利用不足、数据挖掘难度大、门槛高等问题,通过建设电信行业智能挖掘分析平台,创新性地提出利用智能数据编排技术(Smart-DI,Data Integration)和智能自动建模技术(Smart-AutoML)进行电信行业各种营销模型的数据编排、模型搭建、模型训练、模型推理及模型输出,为电信行业提供全流程的自动化挖掘和营销数据服务.     

基于信息化融合的隧道施工智能化管理工艺研究

甘肃省天水市三阳川隧道及引线工程以“智慧·绿色·高效建造”为施工管理理念，结合隧道施工难点及特有工序，开展了基于信息化融合的隧道施工智能化管理技术的研发与应用，推行项目层级基础业务的全方位信息化管理，有效遏制了项目成本管控不力造成的经济效益流失，提高了隧道综合管理水平。     

基于Stacking集成算法的岩爆等级预测研究

岩爆是地下工程面临的一个巨大灾害，岩爆预测可以降低岩爆带来的危害。机器学习是岩爆预测方法的研究热点和发展方向，但现阶段各机器学习算法表现不同，并且相互独立工作，没有融合，不能优势互补，导致各机器学习算法的准确率、泛化性和稳定性较低。本文采用Stacking集成算法，融合现阶段使用较多的8个机器学习算法(4个集成算法和4个基本算法)，充分发挥各算法的优势，实现优势互补；为保证新特征信息具有多样性，结合各种机器学习算法的原理和岩爆样本库的特点，提出3组考虑多个岩爆预测指标的Stacking集成算法，每组算法拥有不同基模型和多个元模型，解决了传统Stacking集成算法接受特征信息受限和元模型选择困难的难题。对比分析各组Stacking集成算法与独立算法的准确率、精确率、召回率和F1值，结果表明构建的Stacking集成算法可以有效融合各机器学习算法，预测性能显著提升。在3组Stacking集成算法中，Stacking集成算法二的基模型由Random Forest Classifier,Extra Trees Classifier,Gradient Boosting Classifier和L...     

科研单位关于构建基于业财融合的全面预算管理体系的思考

为贯彻落实习近平科技创新思想,石化企业提出了"石化发展、科技先行"的创新驱动战略,作为石化企业的科研单位,承载着义不容辞的历史使命,更加需要注重对可能出现的颠覆性技术的战略研究,未雨绸缪,使公司在未来竞争中占据主动。本文从财务管理的角度分析,旨在希望科研单位落实以财务管理为中心的企业管理理念,建立"以信息系统为支撑,以资金链管理为主线,以业财一体化运作"为基础的全面预算管理体系,为进一步规范科技创新研究过程,实现财务价值创造,推动科技创新价值成果的转化提出意见和建议。     

探析食品安全数据分类编码

食品安全数据分类编码不统一,是当前食品安全数据难以融合共享的最大障碍。当前亟需改变基于条块业务和监管权限所形成的封闭、孤立系统现状,建立一套符合中国特色的食品安全数据分类编码系统。随着信息技术蓬勃发展,与食品安全、营养、健康相关的数据得到了一定的积累。在信息共享阶段,应将这些数据转化为可分析利用的大数据,赋予数据以生命力,为政府决策、经济发展和科学研究提供技术支撑。实施食品安全数据分类编码标准化是实现食品安全数据跨界融合、形成大数据的必要前提。