摘要：在工業(yè)4.0的背景下，企業(yè)管理領(lǐng)域越來(lái)越重視數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持系統(tǒng)。多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)已成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。為探討多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)對(duì)企業(yè)管理的深遠(yuǎn)影響，文章聚焦于物聯(lián)網(wǎng)印章場(chǎng)景，創(chuàng)新性地將張量分解技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理過(guò)程，提取了有價(jià)值的信息，以支持管理決策。研究發(fā)現(xiàn)，該技術(shù)不僅顯著提升了數(shù)據(jù)處理的效率，還深化了人們對(duì)企業(yè)管理流程的理解，進(jìn)而推動(dòng)了管理過(guò)程的自動(dòng)化、協(xié)同化和智能化，優(yōu)化了資源配置。

關(guān)鍵詞：智能印章；企業(yè)管理；多聚類(lèi)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391""文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0"引言

在工業(yè) 4.0 時(shí)代，使用傳統(tǒng)方法很難處理高維和大規(guī)模數(shù)據(jù)，企業(yè)管理者面臨著處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。強(qiáng)大的多集群計(jì)算技術(shù)可實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)處理，從而提取有價(jià)值的信息并支持管理決策^［1-2］。該技術(shù)還能實(shí)時(shí)監(jiān)控印章使用情況，防患于未然，提高管理效率，保障信息安全^［3］，對(duì)推動(dòng)企業(yè)管理現(xiàn)代化、提高競(jìng)爭(zhēng)力具有重要意義。

1"張量分解方法在物聯(lián)網(wǎng)印章數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用

1.1"張量分解的原理、特性及優(yōu)勢(shì)

張量分解作為一種先進(jìn)的數(shù)學(xué)方法，核心在于將復(fù)雜的高維張量分解為若干個(gè)低維張量，從而通過(guò)變換和迭代計(jì)算提取出數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征。這種方法在處理多維數(shù)據(jù)時(shí)具有顯著的優(yōu)勢(shì)，尤其是在與矩陣分解相比時(shí)，張量分解能夠更好地保持?jǐn)?shù)據(jù)的多維性，捕捉到數(shù)據(jù)中的高階交互關(guān)系，從而降低在信息提取過(guò)程中可能出現(xiàn)的損失。

與傳統(tǒng)的矩陣分解技術(shù)相比，張量分解在處理多維數(shù)據(jù)時(shí)展現(xiàn)出更高的靈活性和準(zhǔn)確性。其并行特征提取的能力不僅提高了數(shù)據(jù)分析的效率，同時(shí)也降低了對(duì)計(jì)算資源的需求。這種技術(shù)在處理物聯(lián)網(wǎng)印章數(shù)據(jù)時(shí)，能夠直接應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的多維屬性，傳統(tǒng)方法在面對(duì)這類(lèi)數(shù)據(jù)時(shí)往往顯得力不從心。張量分解能夠深入挖掘數(shù)據(jù)中的深層特征，捕捉各維度間的復(fù)雜關(guān)系，從而為企業(yè)管理決策提供強(qiáng)有力的支持。

在物聯(lián)網(wǎng)印章場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)的多維屬性尤為顯著。這種數(shù)據(jù)不僅包含了時(shí)間、空間等基本維度，還可能涉及用戶(hù)行為、設(shè)備狀態(tài)等多種復(fù)雜的交互維度。張量分解技術(shù)能夠直接處理這些多維數(shù)據(jù)，通過(guò)其獨(dú)特的數(shù)學(xué)模型，揭示數(shù)據(jù)背后的深層次規(guī)律。這不僅有助于企業(yè)管理者更全面地理解數(shù)據(jù)，還能夠在決策過(guò)程中提供更為精準(zhǔn)的參考。

因此，張量分解在物聯(lián)網(wǎng)印章數(shù)據(jù)處理中擁有廣闊的應(yīng)用前景，在提升數(shù)據(jù)處理效率、深化對(duì)企業(yè)管理流程的理解、推動(dòng)管理自動(dòng)化、協(xié)同化及智能化等方面均具有重要的價(jià)值。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，張量分解技術(shù)的應(yīng)用也將不斷擴(kuò)展，為企業(yè)管理帶來(lái)更深遠(yuǎn)的影響。

1.2"基于張量分解的物聯(lián)網(wǎng)印章數(shù)據(jù)處理案例研究

阿里巴巴物聯(lián)網(wǎng)印章系統(tǒng)實(shí)時(shí)收集多維數(shù)據(jù)，確保信息時(shí)效準(zhǔn)確。經(jīng)預(yù)處理后，數(shù)據(jù)質(zhì)量顯著提升。采用Tucker分解法降維，揭示時(shí)間因子對(duì)印章使用頻率的影響及部門(mén)間差異，同時(shí)突出主導(dǎo)操作。這些分析助力阿里巴巴快速應(yīng)對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)、優(yōu)化管理并支持庫(kù)存與維護(hù)決策，展現(xiàn)張量分解在商業(yè)環(huán)境中的有效性和潛力。上述案例表明，張量分解能高效解析物聯(lián)網(wǎng)印章多維數(shù)據(jù)，助益企業(yè)管理。該技術(shù)的應(yīng)用可提升印章管理智能化，精準(zhǔn)掌握運(yùn)營(yíng)，實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策，具體項(xiàng)目應(yīng)用描述如表1所示。

2"多聚類(lèi)高性能計(jì)算對(duì)企業(yè)管理的影響及優(yōu)化策略

2.1"多聚類(lèi)高性能計(jì)算在企業(yè)決策支持中的作用

在企業(yè)管理領(lǐng)域，多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用為決策支持系統(tǒng)帶來(lái)了顯著的革新。該技術(shù)通過(guò)深入分析和聚合大量數(shù)據(jù)，有效地獲取關(guān)鍵信息和趨勢(shì)，使得企業(yè)能夠更好地理解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和內(nèi)部治理機(jī)制。通過(guò)這種方式，企業(yè)能夠識(shí)別潛在的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，優(yōu)化資源配置，預(yù)測(cè)市場(chǎng)變化并實(shí)施更精確的戰(zhàn)略規(guī)劃，從而在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中獲得有利地位。

具體而言，多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用表現(xiàn)尤為突出。通過(guò)分析交易數(shù)據(jù)和客戶(hù)行為模式，該技術(shù)能夠進(jìn)行準(zhǔn)確的信用評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)管理。例如，金融機(jī)構(gòu)可以利用客戶(hù)的歷史交易記錄、信用評(píng)分、消費(fèi)習(xí)慣等多維數(shù)據(jù)，通過(guò)聚類(lèi)算法識(shí)別出具有相似特征的客戶(hù)群體。這不僅有助于金融機(jī)構(gòu)更準(zhǔn)確地評(píng)估客戶(hù)的信用風(fēng)險(xiǎn)，還能夠?yàn)椴煌蛻?hù)群體提供個(gè)性化的金融產(chǎn)品和服務(wù)，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度。

在零售業(yè)，多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)同樣展現(xiàn)出巨大的潛力。零售商可以通過(guò)分析消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣和偏好，進(jìn)行量身定制的產(chǎn)品推薦和庫(kù)存管理。通過(guò)聚類(lèi)算法，零售商可以將消費(fèi)者分為不同的群體并根據(jù)每個(gè)群體的特征和需求，推薦相應(yīng)的產(chǎn)品。這不僅能夠提高銷(xiāo)售額，還能夠提升消費(fèi)者的購(gòu)物體驗(yàn)。同時(shí)，零售商還可以根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果優(yōu)化庫(kù)存管理，減少庫(kù)存積壓和缺貨現(xiàn)象，提高供應(yīng)鏈的效率。

然而，多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性是影響聚類(lèi)結(jié)果的關(guān)鍵因素。如果輸入數(shù)據(jù)存在噪聲或不準(zhǔn)確，聚類(lèi)結(jié)果可能失真，進(jìn)而影響決策過(guò)程的效率。因此，企業(yè)在進(jìn)行聚類(lèi)分析之前，須要確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。這可能涉及數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理等步驟，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

其次，算法的選擇也是一個(gè)重要方面。不同的聚類(lèi)算法適用于不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景，須要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇和調(diào)整。例如，K-means算法適合于處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，而層次聚類(lèi)算法則適合于處理具有層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。企業(yè)在選擇聚類(lèi)算法時(shí)，須要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、業(yè)務(wù)需求以及算法的復(fù)雜性等因素，以確保聚類(lèi)結(jié)果的有效性和可解釋性。

隨著數(shù)據(jù)量的增加，如何確保計(jì)算效率和資源的合理使用也是一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)。多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)須要處理大量的數(shù)據(jù)，這可能會(huì)對(duì)計(jì)算資源造成較大的壓力。因此，企業(yè)須要優(yōu)化算法的計(jì)算效率，減少計(jì)算資源的消耗。這可能涉及并行計(jì)算、分布式計(jì)算等技術(shù)，以提高計(jì)算速度和處理能力。

安全性問(wèn)題也是多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)須要重點(diǎn)關(guān)注的方面。企業(yè)在處理和分析數(shù)據(jù)時(shí)，必須遵守相關(guān)的數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)，保護(hù)客戶(hù)的隱私和企業(yè)的商業(yè)秘密。隨著計(jì)算環(huán)境越來(lái)越復(fù)雜，如何防止惡意攻擊和數(shù)據(jù)泄露也成了一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。企業(yè)要加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施，采用加密技術(shù)、訪(fǎng)問(wèn)控制等手段，確保數(shù)據(jù)的安全和隱私。

為了克服這些挑戰(zhàn)，未來(lái)的研究須要在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、優(yōu)化算法選擇、提升計(jì)算效率和加強(qiáng)安全性等方面進(jìn)行深入探索。通過(guò)不斷的技術(shù)創(chuàng)新和實(shí)踐應(yīng)用，多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)有望在企業(yè)管理中發(fā)揮更大的作用，為企業(yè)的決策支持系統(tǒng)提供更為強(qiáng)大和可靠的支持。

總之，多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)在企業(yè)管理中的應(yīng)用前景廣闊，但同時(shí)也面臨著諸多挑戰(zhàn)。通過(guò)不斷的技術(shù)創(chuàng)新和實(shí)踐應(yīng)用，企業(yè)可以更好地利用這一技術(shù)，提升決策支持系統(tǒng)的效能，優(yōu)化資源配置，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。未來(lái)的研究和實(shí)踐將為企業(yè)管理帶來(lái)更多的可能性和機(jī)遇。

2.2"效率與安全：高性能計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)印章管理中的平衡

作為一種創(chuàng)新的技術(shù)解決方案，物聯(lián)網(wǎng)印章將傳統(tǒng)的物理印章功能與現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，為用戶(hù)提供了管理和驗(yàn)證數(shù)據(jù)的新方法。這種技術(shù)不僅提高了數(shù)據(jù)處理效率，還改善了許多復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理要求。物聯(lián)網(wǎng)印章須要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，包括用戶(hù)身份驗(yàn)證、時(shí)間戳注冊(cè)、文件完整性檢查等。對(duì)這些數(shù)據(jù)的處理不僅要求高效率，而且要求高安全性。在數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，使用強(qiáng)大的多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)尤為重要。

多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)通過(guò)深入分析和聚合大量數(shù)據(jù)，有效地獲取關(guān)鍵信息和趨勢(shì)，使得企業(yè)能夠更好地理解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和內(nèi)部治理機(jī)制。通過(guò)這種方式，企業(yè)能夠識(shí)別潛在的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，優(yōu)化資源配置，預(yù)測(cè)市場(chǎng)變化，實(shí)施更精確的戰(zhàn)略規(guī)劃，從而在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中獲得有利地位。在金融領(lǐng)域，多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)可以通過(guò)分析交易數(shù)據(jù)和客戶(hù)行為模式來(lái)進(jìn)行準(zhǔn)確的信用評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)管理。這些應(yīng)用展示了多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)在不同領(lǐng)域的廣泛適用性和巨大潛力。

然而，多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中也面臨著一些挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性是影響聚類(lèi)結(jié)果的關(guān)鍵因素。如果輸入數(shù)據(jù)存在噪聲或不準(zhǔn)確，聚類(lèi)結(jié)果可能失真，進(jìn)而影響決策過(guò)程的效率。此外，算法的選擇也是一個(gè)重要方面。不同的聚類(lèi)算法適用于不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景，因此須要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇和調(diào)整。隨著數(shù)據(jù)量的增加，如何確保計(jì)算效率和資源的合理使用也是一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)。

安全性問(wèn)題也是多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)須要重點(diǎn)關(guān)注的方面。企業(yè)在處理和分析數(shù)據(jù)時(shí)，必須確保遵守相關(guān)的數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)，保護(hù)客戶(hù)的隱私和企業(yè)的商業(yè)秘密。通過(guò)結(jié)合差分?jǐn)?shù)據(jù)保護(hù)和同構(gòu)加密等先進(jìn)的數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)印章可以從大量數(shù)據(jù)中快速提取關(guān)鍵信息，同時(shí)保護(hù)用戶(hù)隱私。差分隱私通過(guò)在發(fā)布數(shù)據(jù)時(shí)添加一些噪聲來(lái)確保個(gè)人用戶(hù)的隱私不會(huì)受到損害。同構(gòu)加密能夠計(jì)算復(fù)雜數(shù)據(jù)并根據(jù)原始數(shù)據(jù)加密后計(jì)算的決策做出決策，以確保處理過(guò)程中的數(shù)據(jù)安全。

這包括在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中識(shí)別潛在的安全威脅，評(píng)估潛在的數(shù)據(jù)泄露，制定類(lèi)似的抑制措施。同時(shí)，公司還必須優(yōu)化算法選擇策略和資源設(shè)計(jì)，以確保在滿(mǎn)足數(shù)據(jù)處理要求的同時(shí)最大限度地利用計(jì)算機(jī)資源。此外，公司應(yīng)建立全面的數(shù)據(jù)安全管理體系，包括定期安全審計(jì)、員工數(shù)據(jù)安全培訓(xùn)和應(yīng)急計(jì)劃制定。這些步驟不僅可以確保物聯(lián)網(wǎng)密封數(shù)據(jù)的安全，還可以迅速采取行動(dòng)，減少潛在安全威脅造成的潛在損失。

為了克服這些挑戰(zhàn)，未來(lái)的研究須要在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、優(yōu)化算法選擇、提升計(jì)算效率和加強(qiáng)安全性等方面進(jìn)行深入探索。通過(guò)不斷的技術(shù)創(chuàng)新和實(shí)踐應(yīng)用，多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)有望在企業(yè)管理中發(fā)揮更大的作用，為企業(yè)的決策支持系統(tǒng)提供更為強(qiáng)大和可靠的支持。

總之，物聯(lián)網(wǎng)印章的推廣和使用須要企業(yè)不斷加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全，通過(guò)將多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)與先進(jìn)的數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)相結(jié)合，提供高效準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)處理，確保數(shù)據(jù)安全，為用戶(hù)提供最可靠的服務(wù)。這種結(jié)合不僅提高了數(shù)據(jù)處理的效率，還增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的安全性，使得企業(yè)在面對(duì)日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境時(shí)能夠更加從容地應(yīng)對(duì)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，物聯(lián)網(wǎng)印章技術(shù)有望在更多領(lǐng)域發(fā)揮其獨(dú)特的價(jià)值，推動(dòng)企業(yè)管理和數(shù)據(jù)安全向更高水平發(fā)展。

2.3"智能企業(yè)管理與高性能計(jì)算融合的未來(lái)趨勢(shì)

物聯(lián)網(wǎng)印章技術(shù)通過(guò)將傳統(tǒng)物理印章與現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，為用戶(hù)提供了一種新穎的數(shù)據(jù)處理和驗(yàn)證方法。這種技術(shù)不僅提高了數(shù)據(jù)處理的效率，還滿(mǎn)足了一些復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理需求。在這一過(guò)程中，數(shù)據(jù)安全性顯得尤為重要，尤其是在處理大量敏感信息時(shí)。為了在追求高效率的同時(shí)保障數(shù)據(jù)的安全性，多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用變得至關(guān)重要。

通過(guò)結(jié)合差分隱私和同態(tài)加密等先進(jìn)的數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)印章能夠從大量數(shù)據(jù)中快速提取關(guān)鍵信息，同時(shí)確保數(shù)據(jù)安全。差分隱私通過(guò)在發(fā)布數(shù)據(jù)時(shí)添加一些噪聲，確保個(gè)人用戶(hù)的隱私不會(huì)受到損害。這種方法可以在不泄露個(gè)人隱私的情況下，允許對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和發(fā)布。同態(tài)加密則允許在加密數(shù)據(jù)上直接進(jìn)行計(jì)算，而不須要解密數(shù)據(jù)，從而在保護(hù)數(shù)據(jù)內(nèi)容的同時(shí)，允許對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。

為了平衡效率與安全，企業(yè)要在多聚類(lèi)高性能計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用中評(píng)估潛在的風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化算法和資源調(diào)度。這包括選擇合適的聚類(lèi)算法，以適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型和業(yè)務(wù)需求，同時(shí)確保計(jì)算資源的合理利用。企業(yè)還應(yīng)建立全面的數(shù)據(jù)安全管理體系，包括定期的安全審計(jì)、員工的數(shù)據(jù)安全培訓(xùn)和應(yīng)急計(jì)劃的制定。通過(guò)這些措施，企業(yè)不僅能夠確保物聯(lián)網(wǎng)印章數(shù)據(jù)的安全，還能夠在面對(duì)潛在的安全威脅時(shí)迅速采取行動(dòng)，減少損失。

此外，企業(yè)還應(yīng)考慮在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中引入機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，以進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)處理的自動(dòng)化和智能化水平。這不僅可以提高數(shù)據(jù)處理的效率，還能夠增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全防護(hù)能力，識(shí)別和預(yù)防潛在的安全威脅。

3"結(jié)語(yǔ)

本研究探討了多聚類(lèi)高性能計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)印章應(yīng)用中對(duì)企業(yè)管理的影響。運(yùn)用張量分解方法，成功""提煉出物聯(lián)網(wǎng)印章數(shù)據(jù)中的價(jià)值信息，提升了數(shù)據(jù)處理效率和準(zhǔn)確性，優(yōu)化了管理流程。同時(shí)，該技術(shù)還推動(dòng)了企業(yè)管理的自動(dòng)化、協(xié)同化和智能化，為應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化、實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置提供了支持。綜上，該技術(shù)展現(xiàn)了巨大潛力，為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持系統(tǒng)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

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（編輯"王雪芬）

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WANG "Dingjun¹， ZHANG "Hao²， ZHU "Lianghai³， PAN "Gaojun^{4 *}

（1.Zhongbo Information Technology Research Institute Co.， Ltd.， Nanjing 210012， China;

2.China Communications Services Co.， Ltd.， Beijing 100073， China;

3.Tianyi Cloud Technology Co.， Ltd.， Beijing 100083， China;

4.Zhejiang Communication Industry Services Co.， Ltd.， Hangzhou 310052， China）

Abstract： "In the context of Industry 4.0， there is an increasing emphasis on data-driven decision support systems in the field of enterprise management. Multi-clustering high-performance computing technology has become one of the hot topics in current research. This paper focuses on the IoT seal scenario and aims to explore its far-reaching impact on enterprise management. By innovatively applying tensor decomposition technology to data processing， this paper extracts valuable information to support management decision-making. It is found that this technology not only significantly improves the efficiency of data processing， but also deepens the understanding of enterprise management processes， thereby promoting the automation， collaboration and intelligence of management processes and optimizing resource allocation.

Key words： smart seal; enterprise management; multi-clustering