简介:摘要:本文旨在研究我国电子信息产业集聚的影响因素,并分析其优势和挑战,提出相应的发展战略。首先介绍了我国电子信息产业的现状和特点,包括地理分布、产业结构和产业链价值链等。接着,从市场、政策、人才、技术和环境等多个方面分析了我国电子信息产业集聚的影响因素。在此基础上,分析了我国电子信息产业集聚的优势和挑战,提出了政府引导、企业发展、人才培养和技术创新等方面的发展战略。最后,总结了研究结果,并提出了未来的研究方向。
简介:古人云“以史为鉴”,说的是吸取历史的经验教训,对未来的情况做出预判或者改变。生活中,亦是存在相似的利用历史数据对未来变化趋势进行预测分析的时间序列问题。本文就时间序列一类的问题进行研究,探讨如何更好地根据历史统计数据,对未来的变化趋势进行预测分析。本文基于神经网络,以气象观测历史数据作为研究的对象,建立了气温变化时序预测模型。本模型利用大数据相关技术对数据进行特征处理,通过深度神经网络,学习特征数据和标签数据之间复杂的非线性关系,从而实现对气温变化的趋势预测。实验结果表明,相较其他模型,本文的模型能够更好地进行时序预测,同时也证明了神经网络用于气象预测的可行性。