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城市数字化转型与数据安全保障实践

政府数字化转型是政府主动适应数字化时代背景，对施政理念、方式、流程、手段、工具等进行全局性、系统性、根本性重塑，通过数据共享促进业务协同，实现政府治理体系和治理能力现代化。推进政府数字化转型，建设数字政府，是贯彻落实网络强国、数字中国、智慧社会的关键抓手；是深化“最多跑一次”改革、推进政府职能转变，构建政府有为、市场有效、企业有利、百姓受益体制机制不断创新的必然要求；是强谋划、强执行，提升服务质量、行政效率和政府公信力，建设以人民为中心的服务型政府，推动高质量发展的重要举措

  • 2021-04-26
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网络安全等级保护2.0之云计算安全测评指标选取原则

网络安全等级保护的意义？ 是党中央有关文件和《网络安全法》确定的网络安全基本制度。 保护关键信息基础设施、重要网络和数据免受攻击、侵入、干扰和破坏。 切实维护国家网络空间主权、国家安全和社会公共利益，保护人民群众的合法权益，保障和促进经济社会信息化健康发展。

  • 2021-04-26
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一种智能楼宇配送机器人及其工作方法

本发明公开了一种智能楼宇配送机器人及其工作方法，包括底座，所述底座的底部转动连接有多个锁止万向轮，所述底座的顶部固定连接有圆柱形设置的保护室，所述保护室的外侧壁固定套接有触发气囊，所述保护室的内部设有安装腔，所述底座的顶部固定连接有位于安装腔中的电动推杆，所述电动推杆的输出端固定连接有储存室，所述储存室的内部固定设有两个隔板，两个所述隔板将储存室的内部分割成热菜室、凉菜室和商品室。本发明，通过触发机构之间的配合工作，使扁平状的保护气囊瞬间鼓起，鼓起的保护气囊直接抵住保护气囊之间的盘子，一方面使盘子的倾斜情况得到缓冲，另一方面缓冲的过程避免了传统的直接对盘子进行固定容易造成损坏的情况。

  • 2021-04-26
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一种AI换脸方法生成的伪造视频分析

深度伪造（Deepfake）是一种将图像篡改与 AI 相结合的面部替换方法。本文首先介绍了 Deepfake 的产生背景和发展状况，介绍了相应检测技术的研究状况，并对相关文献进行归纳；然后探究了 Deepfake 运行的基本构架和核心部件，给出了视频面部替换的基本流程和步骤，并阐释了利用自编码网络进行脸部图像训练和转换的原理；最后，从视频的基本信息、编辑痕迹、违背摄影规律、视频整体和案情五个方面与原始视频作对比，分析这类伪造视频存在的问题。深度伪造技术在推动娱乐和文化发展的同时也产生了大量恶意的换脸视频，对国家安全、社会稳定和个人隐私造成潜在的威胁，本文通过对 Deepfake 实现原理的研究和伪造视频特征的分析，希望能够为该类视频的真伪检验提供一定的理论支持。

  • 2021-04-26
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数据库内AI模型优化

在大量变化着的数据中，数据分析师常常只关心预测结果为特定值的少量数据．然而，利用机器学习模型进行推理的工作流程中，由于机器学习算法库默认数据以单表方式组织，用户必须先通过sQL语句查询出全部数据，即使随后在模型推理过程中会将大量数据丢弃．指出了在这个过程中，如果可以预先从模型中提取信息，就有望能在数据获取阶段快速排除不需要的数据。从而降低数据获取过程中的多表连接代价、进程间通信代价以及模型预测代价，进而加速整个工作流程．以决策树模型为例，首先提出一种预筛选+验证的执行方法对查询过程进行优化，之后给出了从决策树中提取用于预筛选谓词的离线算法，最后在真实数据集上进行测试．实验结果表明，所提出的方法能够对借助决策树模型推理结果对数据进行筛选的应用场景起到较好的加速效果．

  • 2021-04-26
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6G需求、愿景与应用场景探讨

随着5G市场的快速发展，通信学术界、产业界以及标准化组织均启动了6G在愿景、需求和技术上的研究。6G一定是一个对5G不足不断增强，并满足新的需求而顺势发展的系统，将在5G基础上全面支持整个世界的数字化，并结合人工智能等技术的发展，实现智慧的泛在可取、全面赋能万事万物。为了促进6G通信技术交流，推动我国6G通信技术发展，《电子技术应用》杂志2021年第3期推出“面向6G的网络与业务需求”主题专栏，论文内容针对6G需求、愿景与应用场景展开讨论，重点涵盖6G典型业务和应用场景、6G网络指标体系、6G网络架构以及在内生智能和立体多维覆盖方面的发展趋势等多个领域，期待为6G技术研究和发展提供有益的借鉴。

  • 2021-04-26
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AI驶入_高速路

当前，新一代通用技术的产业革命正在兴起，为数字化、智能化生产和生活带来了颠覆。眭的改变。经历了新一波的发展浪潮，人工智能（AI）已无所不在地渗透到人们的生产生活中，当仁不让地成为新一代通用技术的代表。“新基建”风口下，围绕“AI+”打造的新应用、新业态、新模式不断涌现，人工智能充分发挥了“头雁”效应

  • 2021-04-26
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面向AI的数据管理技术综述

工智能技术因其强大的学习和泛化能力已被广泛应用于各种真实场景中．然而，现有的人工智能技术仍然面临着三大挑战：第一，现有的pd技术使用门槛高，依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序，因此很难被广泛应用到非计算机领域；第二，现有的AI算法训练效率低，造成了大量计算资源的浪费，甚至延误决策时机；第三，现有的AI技术非常强地依赖于高质量数据，如果数据质量较低，可能带来计算结果的错误．数据库技术可以有效解决这3个难题，因此目前，面向AI的数据管理得到了广泛关注．首先给出舢中数据管理的整体框架，然后详细综述基于声明式语言模型的AI系统、面向AI优化的计算引擎、执行引擎和面向AI的数据治理引擎这4个方面，最后展望未来的研究方向和所面临的挑战．

  • 2021-04-26
  • 阅读360
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