中国44.2%企业已将互联网用于企业信息化

调查显示,中国80.4%的中小企业已接入互联网,44.2%的企业利用互联网进行信息化建设。然而,仅有16.7%的企业拥有网站,14%建立了门户网站。在信息化工具的应用上,虽然超过半数的企业有所使用,但核心业务应用不足10%。

中国首次中小企业信息化抽样调查结果显示,中国80.4%的中小企业具有互联网接入能力,其中44.2%的企业已经将互联网用于企业信息化。

据中国国家发展和改革委员会、中国信息产业部和中国国务院信息化办公室29日发布的统计数据,全国只有16.7%的企业拥有网站,14%的企业建立了企业门户网站。有的网站只有宣传资料,有的公司网站具有开展业务、进行贸易等功能。

在被调查企业中,32.8%的企业使用电子邮件系统,39.3%的管理人员使用电子邮箱,基层员工使用电子邮件的比例为15.6%。在使用电子邮箱的人员中,57.5%使用免费邮箱。52.3%的企业不同程度使用信息化工具,但是核心业务应用还不到10%。

据中国国务院信息化办公室推广应用组司长赵小凡29日介绍,全国中小企业网站都以信息发布为主,其次才是开展电子商务。已经应用企业资源计划(ERP)软件的中小企业仅为4.8%,86.2%的企业还没有用ERP,只有9%的中小企业从事电子商务应用。

中国国家统计局有关部门为此次调查选定了26022家样本企业。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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