大数据时代政府宏观调控的思维模式-低调大师

大数据时代政府宏观调控的思维模式

2018-08-08 634

政府作为宏观调控的行为主体，其选择行为在受到动机、偏好、认知和效用期望等内生规定的同时，也会在一定程度上受科技进步及其实施手段的影响。大数据、人工智能和互联网或物联网等的发展，正在改变着政府思维模式及其选择行为。
如何结合政府选择行为的内生规定来理解政府宏观调控思维模式的转变，如何解释大数据和人工智能等发展对政府宏观调控手段所提供的技术支持，如何认识政府运用大数据和人工智能进行宏观调控的效用函数，如何在理论上解说政府利用大数据和人工智能等实施计划经济的可行性？
凡此种种，无疑是研究政府宏观调控的重要内容，对政府宏观调控思维模式将会发生转变的前瞻性研究。本文试图揭示大数据和人工智能对政府选择行为的影响，并据此揭示新科技对政府宏观调控的外部诱导和外部强制。

何大安：阿里巴巴集团第三届学术委员会委员，浙江工商大学人文社会科学资深教授，浙江工商

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IIoT可预测运维报告摘要

版权声明：本文为半吊子子全栈工匠（wireless_com，同公众号)原创文章，未经允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/81518342 2013年4月，在德国举行的 Hanover Messe 会议上，工业4.0的指导原则发布。在过去的五年里，工业4.0已经从德国政府的政策转向了全球的高管级战略。而今天，我们已处于第三个浪潮中————积极的实施。工业4.0被认为是第四次工业革命，行业分析师预测了一个重大而广泛的经济影响。工业物联网、人工智能和机器学习在可预测运维4.0中的应用是工业4.0的核心元素。本文旨在找出改变的高级别战略和业务驱动因素与实施现实之间的差距。仅在2017年和2018年，认知分析的重大进步就被应用到预测运维领域，在国内就是高大上的AIOps。与此同时，工业4.0已经被全球工业设施的高级管理者所接受。对于 PdM4.0和维护4.0提出的关切是出于关于部署的可行性和资源缺乏的实际考虑。可预测运维的现状可预测运维的IIoT仍处于早期阶段，专业人士认为采用动力很小。PdM4.0的承诺...

2018-08-07

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常见的物联网解决方案包括了设备端、上云、应用端三大部分，更广的还涉及大数据及人工智能的数据分析部分。传统的物联网开发非常强调流程性，即设备端、云、应用端三个步骤需要依次进行。而今天，依托于阿里云物联网的『物模型』基础，物联网开发的两端可以齐头并进，节省大量的人力物力成本。那究竟何为『物模型』呢？『物模型』实际上就是对设备是什么、能做什么、可以对外提供哪些服务进行的描述。一般情况下，物模型表现为设备的“功能”，包括至少一个“属性”（Property）或“服务”（Service）或“事件”（Event）。阿里云 2 大物联网平台『Link Platform 物联网平台』和『Link Develop 一站式开发平台』都集成了『物模型』，开发者完成产品的功能定义后，系统将自动生成该产品的“物模型”。看起来很抽象的概念落到开发中，其实就是几

2018-08-08

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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