本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发，着重提出了“数智视融合，虚实人联动”的观点，并提供数字孪生应用技术的参考。同时，本报告合集还完整系统地分析了数字孪生世界的建设实施路径，并针对各项数字孪生技术的融合赋能进行了实践剖析。 第一部分：我们将介绍数字孪生行业发展的综述。 数字孪生作为一种具有多学科交叉会聚和多技术跨界融合特征的技术，正处于高速发展阶段。然而，随着其快速发展，也逐渐暴露出一些问题，比如数字孪生应用可能“流于形式”，数字孪生城市建设可能只注重外表而忽视内在。针对当前数字孪生...

在疫情的背景下，健康话题备受关注，民众对健康的意识不断提高，这促使了健康产业的蓬勃发展。 首先，国家对中药材产业的扶持力度不断增强，推动了中药材种植面积的大幅增加。根据初步核算，2021年中药材种植面积达到了5802万亩。这表明国家对传统中医药产业的支持，以及人们对中药的认可和需求。 其次，在健康产业的下游，各大超市、医院、药店、直营店和电商等成为保健品的主要流通渠道。2021年，药店终端药品销售额达到了4774亿元，同比增长10.25%。这反映出人们对保健品的需求增加，以及相关销售渠道的积极发展。 在过去的10年里，中国保健品市场一直保持着较高的增速。而随着疫情的影响，这种增速有望继续持续...

根据报告合集显示，中国消费者呈现出三大趋势。首先是从"满足基础需求"向"常态化品质化升级"的转变；其次是从"单一渠道消费"向"全渠道消费融合"的过渡；最后是从"追逐外资光环"到"国货信心崛起"的变化。该报告合集通过对服饰、智能家居、出行、购物、娱乐、美妆个护等八大场景的洞察，揭示了消费者的需求。 创新是实现跨越式增长的前提，具有市场价值的创新将成为企业适应新格局、打破僵局的主要途径。在生产创新方面，报告合集总结了多种途径，如持续开发新原料、深入挖掘未满足的消费者需求、重振产品生命周期以及在产品创新中兼具增强和减少等。而营销创新则主要体现在通过探索与消费者有效互动的新方式，清晰传达产品的态度和...

  最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯隐马尔可夫hmm的研究报告，包括一些图形和统计输出。 贝叶斯隐马尔可夫模型是一种用于分割连续多变量数据的概率模型。该模型将数据解释为一系列隐藏状态生成。每个状态都是重尾分布的有限混合，具有特定于状态的混合比例和共享的位置/分散参数。 该模型中的所有参数都配备有共轭先验分布，并通过变化的贝叶斯（vB）推理算法学习，其本质上与期望最大化相似。该算法对异常值具有鲁棒性，并且可以接受缺失值。  本文从未知的BRHMM生成一组数据序列参数，并仅从这些数据中估算出生成它们的模型。结果绘制为时间序列     设...

分析师：JunjieChen 新冠疫情的发展情况已经成为人们目前最密切关注的问题之一，疫情的历史数据以图形的形式进行对比和呈现能够让客户直观地了解各地区疫情的发展情况。 解决方案 任务/目标 分析上海各区县、上海与其他省市和地区以及全球各国的新冠疫情数据进行分析及可视化处理。数据的时间跨度为2020年1月20日至2020年4月8日。 数据源准备 记录了多个层次、较为完整的新冠疫情数据，筛选原始数据中的中国省级、上海地区区县级以及全球国家级三个层级的数据，挑选累计确诊、累计死亡、累计治愈、新增确诊、新增死亡、新增治愈等指标，并对数据进行预处理。 上海、国际疫情分析 折线图 折线图是基本的统计图...

此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断。 统计推断通常基于最大似然估计(MLE)。MLE选择能够使数据似然最大化的参数，是一种较为自然的方法。在MLE中，假定参数是未知但固定的数值，并在一定的置信度下进行计算。在贝叶斯统计中，使用概率来量化未知参数的不确定性，因而未知参数被视为随机变量。 贝叶斯推断 贝叶斯推断是结合有关模型或模型参数的先验知识来分析统计模型的过程。这种推断的根基是贝叶斯定理： 例如，假设我们有正态观测值 其中sigma是已知的，theta的先验分布为 在此公式中，mu和tau（有时也称为超参数）也是已知的。如果观察 X 的 n&nbs...

  在这篇文章中，我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法，即广义自回归条件异方差（GARCH）模型。 价格波动的GARCH模型的思想是利用误差结构的近期实现来预测误差结构的未来实现。更简单地说，我们经常看到在高波动性或低波动性时期的聚类，因此我们可以利用近期的波动性来预测近期未来的波动性。 我们将使用SPY价格来说明波动率的模型。下面的图显示了SPY收益率。     colnames(SPYRet)<c('SPY') SPYRet<tidy(SPYRet) ggplot(SPYRet)+ geom_line()+ labs(titl...

分析师：LuoyanZhang 集成电路板等电子产品生产中，控制回焊炉各部分保持工艺要求的温度对产品质量至关重要。通过分析炉温曲线，可以检查和改善产品生产质量，提高产量和解决生产问题。高效温度曲线测试系统的必要组件包括：采集温度信息的热电偶传感器，采集数据的数据采集记录器，保护数据记录器的隔热箱以及最为重要的分析和保存所有温度数据的温度曲线测试软件。研究依据各焊接区域中心温度的炉温曲线来控制回焊炉各部分的温度以保证工艺要求。 任务/目标 通过对焊接区域的温度变化规律建立数学模型 问题进行简化，利用机理分析建立了热传导方程模型。设计最小二乘法拟合模型中，对问题进行数值模拟。最后基于最小二乘原理，...

 最近我们被要求撰写关于GAM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 用GAM进行建模时间序列 我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。 将提及的智能电表数据读到data.table。   r DT<as.data.table(read_feather("DT_4_ind")) 使用GAM回归模型。将工作日的字符转换为整数，并使用recode包中的函数重新编码工作日：1.星期一，…，7星期日。   r DT[,week_num:=as.integer(car::recode(week, "'...

随着深度学习技术的不断演进，语音识别、图像识别等技术的准确率得到了显著提高，机器的听、看等感知能力已经达到了甚至超越了人类的水平，逐渐进入了应用成熟期。然而，当机器面对思考、推荐、决策、联想等复杂的认知问题时，仍无法完全满足应用需求。随着全球数字化进程的加快，人工智能技术与产业的融合程度逐渐加深，认知智能技术逐渐应用于智能客服、智能推荐、智能营销、智能分析等诸多场景，不断释放产业应用价值。 近年来，学术界对认知智能的关注度迅速提升，这一领域的相关技术理论和实践应用研究受到了广泛重视。 近年来，学术界对认知智能技术理论与实践研究的重视程度不断加强，催生了一批以认知智能为主题的学术期刊和国际会议...

作为中国古典文学的瑰宝，《红楼梦》具有极高的文学价值和丰富的主题内涵。近年来，随着大数据和文本挖掘技术的发展，对《红楼梦》等古典文学作品的深度分析成为可能。本研究采用R语言作为分析工具，对《红楼梦》全文进行文本挖掘，通过词频统计、词云可视化以及前后对比分析，以期深入探索这部经典小说的主题演变和人物塑造。 读入数据 将需要分析的文本放入记事本中，保存到相应路径，并在R中打开。这儿我导入的是《红楼梦》的文本。 先导入rJava和Rwordseg两个包     library(Rwordseg) 分词+统计词频     words=unistlappl...

2023年信创产业市场规模预计将达到18710.59亿元，到2025年将达到33777.02亿元，2020年至2025年复合增长率高达26.99%。 在2022年的信创市场中，基础设施部分的市场规模占比最大，达到54.54%，应用软件的市场规模占比为37.08%，基础软件的市场规模占比为6.49%，信息安全的市场规模占比为1.89%。 随着市场的不断拓展，信创建设的步伐已从“关键环节、非核心业务、部分市场的局部试点”阶段转变为“多环节、核心业务、多行业的全面覆盖”阶段。 目前，党政、金融、电信、电力等行业已经进入全面铺开建设期。在金融领域，以农业银行为代表的四大银行总行数据总库在2016年前后...

最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 金融分析师通常关心检测市场何时“发生变化”：几个月或至几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这些变化，以便可以相应地调整其策略，但是这样做可能很困难。 RHmm从CRAN不再可用，因此我想使用其他软件包复制功能实现马尔可夫区制转移(Markovregimeswitching)模型从而对典型的市场行为进行预测，并且增加模型中对参数的线性约束功能。     r load.packages('quantmod') y=returns ResFit=HMM(y,nS...

最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对数据进行了实证分析,其结果非常接近。利用该模型可动态刻画黄金价格数据的生成过程,也可帮助黄金产品投资者和生产者做出更加灵活、科学的决策。    ARMA-GARCH模型 在一般的计量回归模型中,一个重要的假设条件是回归模型中残差的同方差性。它保证了回归系数的无偏性、有效性与一致性;然而,当回归残差的方差不能够保证同方差,即产生异方差时,回归估...

分析师：ShichaoZhong 项目挑战 如何处理庞大的数据集，并对数据进行可视化展示；在后续分析中特征选择是重点之一，要根据事实情况和数据易处理的角度来筛选变量 解决方案 任务/目标 根据已有的车祸数据信息，计算严重车祸发生率最高和最低的地区；并对车祸发生严重程度进行因素分析，判断哪些外界环境变量会影响车祸严重程度，分别有怎样的影响。 数据源准备 数据记录了约350万条车祸信息，我们从中截取2017-2019年三个年份的完整记录来进行分析。其中有用的列信息包括：日期、地区、严重程度、道路方向、温度、湿度、压强、能见度、风速等13列。 因为数据集过大，因此采用Spark（SparkSQL）...

在农业科学领域，对糯稻品种的研究一直备受关注。糯稻作为一种重要的粮食作物，其产量和质量均对农业生产具有深远的影响。然而，影响糯稻品种的因素是多元化的，理解这些因素之间的关系以及如何通过数据可视化来呈现这些关系，是提高糯稻生产的关键。本文将帮助客户探讨使用SPSSModeler软件结合贝叶斯网络分析方法，对糯稻品种影响因素的数据进行可视化分析。 本文的目的是通过使用SPSSModeler中的贝叶斯网络分析，对糯稻品种影响因素的数据进行可视化，以便更好地理解各因素之间的关系以及其对糯稻品种的影响。我们希望通过这种方法能够提供更深入的见解，以支持糯稻生产的决策制定。 贝叶斯网络和SPSSModel...

根据报告合集调研结果，用户对创作者的爱可以用“博爱”来形容。他们喜欢但不会只偏爱一个创作者，超过三分之一的短视频平台用户表示“有很多”喜欢的创作者。 在互联网生活中，由于年龄和阅历的不同，人们在很多方面会产生偏好差异。然而，对于对创作者的博爱这件事上，从80后到00后的中青年段并没有明显的区别。 除了年龄之外，其他因素如收入、城市和短视频平台使用时长也会影响人们对创作者的博爱程度。 在当前流量见顶和注意力愈发稀缺的环境下，对于新近入局想要抢夺喜爱的创作者来说，高收入、高线城市和短视频平台的深度用户是对创作者博爱度更高的群体，可以作为重点关注对象。 短视频平台用户理性下单消费，感性支持创作者...

近年来，我国汽车出口需求旺盛，并保持强劲增长趋势，至2023年一季度，汽车出口总量首超日本，中国汽车“破浪出海”正当时。本报告合集旨在通过梳理中国汽车的出海背景，分析汽车厂商出海的现状及特点，洞察中国汽车出海的风险与挑战，并对市场机会、趋势等内容进行讨论。 中国自主品牌汽车在智能化、电动化、研发/生产、产业链整合等方面已获得长足进展，此外，随着碳中和进程加快，我国加大对自主品牌和新能源汽车的扶持力度，为中国自主品牌车企出海提供强大动力。虽然我国汽车出海面临众多困难和挑战，但是疫情下全球市场供给不足、国际形势动荡等，为我国汽车出海实现跨越式的增长提供了契机。 现状：中国汽车出海已有较长的历史...

 最近我们被要求撰写关于CopulaGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。直观的来说，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元或多元的情况下，构建Copula函数模型和GARCH模型是最好的选择。 多元GARCH家族中，种类非常多，需要自己多推导理解，选择最优模型。本文使用R软件对3家上市公司近十年的每周收益率为例建立模型。  首先我们可以绘制这三个时间序列。 在这里使用多变量的ARMA-GARCH模型。      本文考虑了两种模型1AR...

分析师：SimingYan 比较多种机器学习方法优劣性，分析二手车价格影响因素，训练模型预测二手车价格。 任务 / 目标 根据印度二手车交易市场1996-2019年数据，进行清洗，建模，预测。 数据源准备 7253笔交易数据包括汽车属性和交易日期、地点等信息。分析数据构成： 将数据分为NA和非NA组，分析缺失值是否均匀分布： 对于的因变量“交易价格”，可见其缺失值基本均匀分布。 其他自变量的缺失值也基本均匀分布。 特征转换 对一些因变量进行dummyvariable转换。对大数值变量如引擎容量，已行驶的公里数进行logtransformation。 划分训练集和测试...