CnOpenData A股上市企业数字化转型指标统计信息表

该篇文章详细记录了2007年至2020年间A股上市公司的数字化转型指标,包括高科技与否、国企属性、股票简称、行业分类(如金融、房地产、医药等)、以及在人工智能、大数据、云计算和区块链等技术的应用情况。数据展示了这些公司在年报中的相关统计数据,反映了各公司在数字化转型过程中的进展。

时间区间

2007-2020年


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A股上市公司数字化转型指标统计信息表字段
证券代码
年份
高科技与否
国企与否
股票简称
行业名称
大类行业
其他行业大类制造业中类行业
其他行业大类制造业小类行业
小类行业
省份
城市
人工智能技术
大数据技术
云计算技术
区块链技术
数字技术运用
数字化转型
年报文件大小
年报总字数
年报总词数
年报总句数

样本数据

证券代码 年份 高科技与否 国企与否 股票简称 行业名称 大类行业 其他行业大类制造业中类行业 其他行业大类制造业小类行业 小类行业 省份 城市 人工智能技术 大数据技术 云计算技术 区块链技术 数字技术运用 数字化转型 年报文件大小 年报总字数 年报总词数 年报总句数
000001 2007 0 0 深发展A 货币金融服务 J J J J66 广东省 深圳市 0 0 0 0 5 5 1249k 75060 34434 1780
000001 2008 0 0 深发展A 货币金融服务 J J J J66 广东省 深圳市 0 0 0 0 2 2 1220k 77857 35958 1922
000001 2009 0 0 深发展A 货币金融服务 J J J J66 广东省 深圳市 0 0 0 0 5 5 1135k 81945 37728 2032
000001 2010 0 0 深发展A 货币金融服务 J J J J66 广东省 深圳市 0 0 0 0 4 4 1222k 87679 39499 2195
000001 2011 0 0 深发展A 货币金融服务 J J J J66 广东省 深圳市 0 1 0 0 15 16 1588k 104524 47891 2599
000001 2012 0 0 平安银行 货币金融服务 J J J J66 广东省 深圳市 0 0 0 0 16 16 4706k 100266 46326 2511
000001 2013 0 0 平安银行 货币金融服务 J J J J66 广东省 深圳市 1 0 0 0 32 33 2204k 74120 33558 1789
000001 2014 0 0 平安银行 货币金融服务
本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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