大数据时代，我们都一丝不挂！（深度）

随着科技的发展，大数据应用的越来越普及，那么究竟什么大数据？对我我们又有什么样的影响？大数据时代，我们都一丝不挂！在大数据的面前，我们每个人都是透明的，乃至于一丝不挂，都在不停的裸奔。

2021-04-22
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大数据时代，谁的眼神锁定你？

大数据时代之下，一如我们无法抗拒科技进步带来的便捷及欢愉，我们同样也无法避免在享受这一切的过程中留下自己的“数字足迹”。正因如此，数据如今已然被纳入企业的战略资源，开始指导决策，成为其提高行业核心竞争力的关键一环。

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大数据背后，是谁在监视我们的生活？

在数据的世界里，我们面对手机的每一个举动，都在成为机器学习的材料，训练人工智能更加理解人性。曾经那些高深玄奥的人生命题——我们是谁？好朋友意味着什么？我们将会选择什么样的生活——这些答案都可以从搜索记录、社交网络的聊天记录和手机传感器里找到。

2021-04-22
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基于改进鸡群算法的区域水资源配置模型研究_卞雨

为了满足很多应用对于Web服务传输性能要求不断增加的需求,提高Web服务性能,同时降低系统响应时间,最有效的方法是对SOAP进行文档压缩,然而当前主流的压缩算法仅适于单文档压缩,对于多文档（文档集）压缩,效率低下并且无法解决文档间冗余问题。首次将XDrill压缩算法应用于Web服务,在单机条件下的测试结果表明,XDrill压缩算法极大地提高了文档集压缩效率,与传统的Gzip和XMill相比,平均压缩效率增加约30%；进一步用XDrill压缩算法对Web服务进行改进,成功解决了文档间冗余问题,和Pure-SOAP（不进行SOAP压缩）以及XMill相比,其平均响应效率分别提升47.23%和8.61%。

2021-04-22
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动车所调车作业计划优化模型与算法_殷迪

本文在分析动车组一级修作业流程特点的基础上,将动车所调车作业计划优化问题构建为整数规划模型并设计了融合"股道均衡分配规则""股道无效占用时间最小化规则""冲突消解策略"的启发式算法对问题进行求解,以动车所实际案例为背景验证了模型和算法的有效性。结果表明,所提出优化模型和算法是有效的；所提启发式算法相比三类常见的调度方法具有明显的优越性。

2021-04-22
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结合CNN和catboost算法的恶意安卓应用检测模型_苏庆

针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题，结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点，构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。首先通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量，再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号；然后使用最大池化对处理后的特征进行下采样，降低维数并保持特征性质不变；接着将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量，利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参，进一步提升分类准确率；最后对训练完成的模型，分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少，在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。

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基于深度学习技术的语法纠错算法模型构建分析_景艳娥

为了探究基于深度学习技术的语法纠错算法模型,文中从系统需求分析入手,首先介绍了模型构建基于seq2seq的深度学习技术模型和语料库的相关理论基础,然后对基于seq2seq的语法纠错模型进行了分析,最后对语法纠错算法模型的架构设计和核心模块的运行框架和主要原理进行了介绍。研究成果表明:人工智能在语法纠错中的应用也逐渐受到相关研究者的关注,该技术的成型不仅能有效减少教师批卷工作量,更有助于学生的自主学习；在基于seq2seq的深度学习技术模型的引入Attention机制,技能保证语法纠错的准确性,又能提高语法纠错模型的运算效率；在模型中引入反馈建议模块,有助于及时发现并优化系统的不足之处。

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协同制造企业综合管理平台

随着商业环境向全数字化实时运营模式转变，传统的双层ERP内在局限性开始显现。智企云—协同制造平台是面向制造行业进行物质资源、资金资源和信息资源集成一体化管理的企业信息管理系统。

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密码应用与安全性评估—解决方案

平台摆脱了传统硬件堆叠模式，实现密码设备算力最优化利用，满足虚机云环境、容器云环境等不同场景下的密码应用需求。平台采用插拔式框架设计，实现通用密码服务、典型密码服务、密钥管理服务、专用密码服务的动态接入、无感扩容提供丰富的密码应用SDK，构建全场景的密码应用体系。

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绿色数据中心行业洞察：对算力行业的一点思考（302页）

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医疗健康大数据洞察报告：2025年医疗健康领域非全日制博士申请者画像

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智能体与传播应用研究报告

《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下，以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴，以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象，通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响，探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。