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量子时代区块链技术白皮书 v2.4

作为量子科技的重要领域,量子计算利用量子态叠加特性,通过量子态的受控演化实现数据的存储计算,具有巨大的信息携带和超强的并行处理能力,对信息科学等诸多领域产生颠覆性的影响。近年来,量子计算机的发展呈现加速趋势,研发更高性能量子计算机的周期显著缩短,不断有科技巨头声称实现特定领域的技术突破。

  • 2021-05-07
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唐钢铁厂3号高炉延长风口使用寿命的研究

分析风口小套烧损的类型及损坏机理,总结出唐钢炼铁厂北区 3号高炉小套破损频繁的原因,采取加强原燃料的筛分、 适当提高炉温、 发展中心气流与控制边缘气流等措施后,风口小套烧损数量明显减少。

  • 2021-05-07
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绿盟数据安全白皮书2.0

随着云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新技术的发展,网络边界被不断打破,数字双生、敏捷创新、安全合规驱动快速转型,社会和企业都在面临数字化的转型带来的数据安全风险。 近年来数据泄露的安全事件频发,国家和机构对数据安全的重视程度不断提高,数据安全已经与关键信息基础设施一并成为影响国家稳定、民生安全及社会安全的关键因素。

  • 2021-05-07
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新型转炉出钢口修补料在济源钢铁炼钢厂的应用

转炉顶底复吹技术和溅渣护炉技术的应用,使转炉冶炼品种扩大,质量和生产效率大幅提升,而作为转炉炼钢过程的最后一道工序———出钢,成为影响冶炼质量、产量和品种的重要因素。出钢口的使用寿命、更换时效及修补寿命则直接影响着炼钢生产效率和转炉冶炼周期。转炉出钢口修补料的烧结时间和使用寿命直接影响着炼钢生产

  • 2021-05-07
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AI芯片的产品设计与安全设计

? 以AI芯片构建的边缘计算方案,未来有机会通过区块链智能合约,构建安全认证和访问体系; ? 5G+AI时代来临,千亿级的物联网设备,安全问题会更加突出。我们愿与滴滴和各界朋友合作,打造一个具有算力之美的、安全的智能世界;

  • 2021-05-07
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APP隐私合规实践

1、制定发布SDK、手机操作系统个人信息安全评估要点。 2、针对面部特征等生物特征信息收集使用不规范,App后台自启动、关联启动、私自调用权限上传个人信息,录音、拍照等敏感权限滥用等社会反映强烈的重点问题,开展专题研究和深度检测。 3、对违法违规收集使用个人信息行为加大发现力度、曝光力度、处罚力度。 4、发布免费技术工具,指导中小企业开展个人信息收集使用行为自评估,提升中小企业个人信息收集使用活动的合法合规性。 5、推进App个人信息安全认证工作,有序开展认证证书和标识发放,建立持续动态的认证跟踪机制。

  • 2021-05-07
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爱康集团信息安全建设

以电子或者其他方式记录的,能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人身份或者反映特定自然人活动情况的各种信息。 (a)可用于识别与此类信息相关的PII主体的任何信息,或 (b)与或可能直接或间接与PII主体相关联的任何信息。

  • 2021-05-07
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滴滴信息安全文化建设

为了确保乘客的出行安全,滴滴对准入安全严格把关。司机师傅想加入平台成为一名自己带车的滴滴司机,第一步是背景审查,在警方的指导和帮助下,滴滴建立了常态审查机制,对注册司机进行定期背景筛查。经过审查后,才是真正考验的开始,除了要参加2小时的培训,学习安全注意事项、服务标准要求等内容外,还需参加考试合格后,才能正式上路。每天出车前,不仅仅是新注册司机,我们对所有的司机和车辆进行百分之百的二次核查,每天手机人脸识别近千万人次。

  • 2021-05-07
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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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