【摘 要】
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在软件定义汽车的背景下，汽车远程无线升级（OTA）技术已经成为智能网联汽车技术改进、性能服务提升、软件销售生态构建的重要方式。基于规模化的汽车远程升级将产生千万级的海量车辆数据。通过对远程无线升级产生的车辆数据进行数据深度挖掘，同时通过大数据治理与分析，可以指导并优化车辆远程升级的设计方案与升级策略，提升企业数字化管理水平。文章基于数据挖掘技术的大数据开发模型，以Hadoop开源平台为支撑，构建汽
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在软件定义汽车的背景下，汽车远程无线升级（OTA）技术已经成为智能网联汽车技术改进、性能服务提升、软件销售生态构建的重要方式。基于规模化的汽车远程升级将产生千万级的海量车辆数据。通过对远程无线升级产生的车辆数据进行数据深度挖掘，同时通过大数据治理与分析，可以指导并优化车辆远程升级的设计方案与升级策略，提升企业数字化管理水平。文章基于数据挖掘技术的大数据开发模型，以Hadoop开源平台为支撑，构建汽车远程升级数据系统，实现了对车辆远程升级关键技术参数数据的颗粒化分析与管理，并进行过程风险预警。通过实例分析表明，该系统可以有效地提高车辆远程升级产生的海量数据的分析、存储与智慧化深度分析水平，实现全流程的数据监控与追溯，完成汽车远程升级的闭环管理。
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本文在劳动搜寻匹配模型中引入具有中国特色的二元劳动力市场，以新冠疫情为例研究突发公共卫生事件对中国劳动力市场的影响，评估以“稳就业、保民生”为预期目标的三种财政救助政策的宏观效果。研究发现：当劳动生产率下降5.55个百分点（疫情冲击）时，在工资刚性的约束下，失业率上升2.51个百分点，约六成失业增量来自次要劳动力市场，整体消费下降3.53个百分点；冲击对失业的影响随着工资刚性的减弱而下降，但对消费