邬贺铨：工业互联网发力新基建

2021-04-25
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EM算法在神经机器翻译模型中的应用研究_杨云

传统的机器翻译模型的性能受限于双语平行语料库的规模,仅使用单语数据的无监督机器翻译方法难以有效保证模型性能的稳定。针对该问题,提出一种联合EM算法的自动语料扩充方法。利用生成的单语料结合原数据集构建平行语料,进行模型的迭代训练。根据部分双语语料初始化预训练两个单向Transformer模型；通过联合EM算法进行模型优化；通过逐渐减少训练数据的翻译损失来迭代更新两个相对翻译任务上机器翻译模型。实验结果表明,基于单双语料混合的EM迭代训练方法相比使用全双语数据的监督机器翻译方法和仅使用单语数据的无监督机器翻译方法,在中英机器翻译任务上具有更好的表现。

2021-04-25
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数字新基建时代的云数一体化安全防护

企业数字化转型的基石是技术架构变革,构建云+大数据的数字底盘，实现平台赋能、资源共享、能力复用。传统IT架构——“系统+系统”模式，在原有业务系统的基础上，不断开发新的业务系统，导致 “烟囱林立”、复杂臃肿、迭代缓慢、交付低效。云数一体的新型IT架构 ——“系统之系统”模式，实现各业务系统和解决方案的云化迁移，实现敏捷开发、快速迭代、高效交付、及时响应。

2021-04-25
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工业互联网_以新基建推动新变革

作为新型基础设施的关键领域之一，工业互联网在加速产业升级、推动企业数字化转型、释放经济社会发展新动能等方面的基础性作用日益凸显。尤其是，新冠肺炎疫情的冲击让各地政府以及各行业、企业对工业互联网的认识更加全面且深刻——早实现工业互联网何至于停工停产。未来几年，工业互联网将迎来落地实践的加速期。

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新基建中的关键领域安全剖析

新型基础设施建设（简称：新基建），主要包括5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大领域，涉及诸多产业链，是以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。

2021-04-25
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AI新基建发展白皮书

国家工业信息安全发展研究中心在跟踪积累和广泛调研的基础上，编写了《AI新基建发展白皮书》（以下简称“白皮书”）。白皮书梳理了AI新基建的概念内涵、基本属性、主要作用，探究了AI新基建的总体态势及发展现状，剖析了AI新基建发展面临的挑战并提出对策建议，旨在为各界推动AI新基建发展提供决策参考。

2021-04-25
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模型关系有向图辅助下的KL_VSIMM目标跟踪算法_崔丽珍

为提高交互多模（Interacting Multiple Model,IMM）算法模型选择的灵活性,减少模型间的竞争,提出一种变结构交互多模（Variable-Structure Interacting Multiple Model,VSIMM）算法。在IMM算法的基础上计算当前各模型的KL值,并作为参考量评估模型与目标当前运动模式的接近程度,计算出与目标运动模式相似度较高的模型；借助模型关系有向图激活其在加速度空间上的邻近模型,同时剔除匹配程度最低的模型以实现模型集的自适应切换,形成KL-VSIMM算法。仿真结果表明,KL-VSIMM算法在状态估计质量和模型识别能力上均表现出了很好的性能。

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基于改进蚁狮优化算法的黄酒发酵过程模型的参数辨识_宗原

针对基于Levenberg-Marquardt方法辨识黄酒发酵过程模型参数时易陷入局部最优,收敛速度慢,很难准确获取具有强泛化能力的模型参数的问题,提出了一种具有莱维飞行机制和柯西变异的蚁狮优化算法,该算法采用基于莱维飞行和柯西变异来解决这类问题。莱维飞行可以提高算法的全局搜索能力,而柯西变异有助于避免陷入局部最优。结果表明,相比于遗传算法、粒子群算法和蚁狮算法,LCALO的收敛速度快,具有全局搜索能力和局部开发能力好的优点。最后将改进算法应用于黄酒发酵模型的参数辨识,仿真结果证明该算法具有较好的参数辨识能力。

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随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点：一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。

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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示，由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施，到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍，达到2.6万亿美元。2024年，香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%，增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前，我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中，随着近期招聘企稳，瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升，而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲，尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权：通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争，已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额，但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时，等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点，经济体必须重新思考其对AI主权的策略，并确定如何明智地投资。