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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
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人工智能辅助学术同行评议的应用及分类

析人工智能(Artific堪IIltelligenee,AI)作为辅助工具在学术同行评议中的创新应用,提出未来发展建议。【方法】首先通过文献调研法和案例分析法,比较国内外AI辅助学术同行评议的应用实践;其次按功能对其进行分类,并阐述其主要支撑算法;最后展望AI在学术同行评议领域的未来发展方向。

  • 2021-04-26
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全自动集装箱封条分拣方案

为了提高港口码头、班轮公司、堆场对集装箱封条的使用和管理效率,针对目前传统封条派发方式进行分析,形成一套关于集装箱封条自动分派和管理的解决方案。方案是软硬件配套产品,涉及工业设计制造、人工智能、AI图像识别、PLC控制网络通信、远程实时监控等技术。方案可助力码头通过智能设备对集装箱封条进行入库、盘点、分拣、分配、跟踪处理,整个过程显著减少人工干预、简化信息传递,大幅提高集装箱封条管理的工作效率。

  • 2021-04-26
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AISecOps智能安全运营技术体系与实践

“智能驱动安全运营,以安全运营目标为导向,以人、流程、技术与数据的融合为基础,面向预防、检测、响应、预测、恢复等网络安全风险控制、攻防对抗的关键环节,构建具有高自动化水平的可信任安全智能,以辅助甚至代替人提供各类安全运营服务的能力。”

  • 2021-04-26
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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2026工业网络现状报告

十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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