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5G高精度时间同步组网方案研究

5G网络部署和垂直行业应用对于时间同步提出了新的需求。为了更满足高精度的同步需求,需要采用高精度同步源技术、高精度同步传送技术、同步监测技术、智能时钟部署及运维技术。针对OTN系统和SPN系统同步网部署分别提出了典型的方案,可为5G同步网的规划建设提供参考。

  • 2021-03-25
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江门市新型智慧城市建设行动方案2021-2023年

为全国落实建设网络强国、数字中国、智慧社会等国家战略和省委、省政府建设高水平“数字政府”、加快推进新型智慧城市的工作部署,根据《粤港澳大湾区发展规划纲要》关于“建成智慧城市群”的要求,精心谋划“十四五”时期我市“数字政府建设改期新举措”

  • 2021-03-25
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6G无线热点技术研究白皮书

信息通信业是构建国家信息基础设施,提供网络和信息服务,全国支撑经济社会发展的战略性、基础性和先导性行业。随着互联网、物联网、云计算、大数据等技术加快发展,信息通信业内涵不断丰富,从传统电信服务、互联网服务延伸到物联网服务等新业态。

  • 2021-03-25
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智慧城市-大数据决策与支撑平台解决方案(81页 PPT)

智慧城市-大数据决策与支撑平台解决方案

  • 2021-03-25
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区块链司法存证应用白皮书

随着信息化的快速推进,诉讼中的大量证据以电子数据存证的形式呈现,电子证据在司法实践中的具体表现形式日益多样化,电子数据存证的使用频次和数据量都显著增长。不同类型电子证据的形成方式不同,但是普遍具有易消亡、易篡改、技术依赖性强等特点,与传统实物证据相比,电子证据的真实性、合法性、关联性的司法审查认定难度更大。传统的存证方式面对日益增长的电子数据存证需求,逐渐显露出成本高、效率低、采信困难等不足。此外,在司法实践中,当事人普遍欠缺举证能力,向法院提交的电子证据质量较差,存在大量取证程序不当、证据不完整、对案件事实指向性差等问题,直接影响到电子证据在诉讼中的采信比例。 区块链技术特有的不可篡改、不可抵赖、多方参与等特性,与电子数据存证的需求天然契合。

  • 2021-03-25
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数据爬取治理报告2019

数据爬取作为数据采集的一种高效实现形式,能够在深度和广度上覆盖互联网中大部分的网页链接和内容数据,确保所抽取数据的代表性,极大地降低网络数据检索收集的效率和成本。随着网络空间加速拓展和海量数据蓬勃爆发,更先进的抓取策略、代码架构和技术系统不断被开发应用,数据爬取技术在精准性、时效性、个性化.上进展飞速,已经成为国内外诸多互联网企业最为常用的一项技术手段。但是随着围绕数据自动化技术进行爬取和挖掘行为急剧增多,这也带来了数据权属、知识产权和商业机密保护、个人信息隐私界限、不正当竞争、计算机信息系统安全等方面的巨大争议。尤其是近期在金融、内容、电商等各类场景的数据爬取案件频发,对互联网和大数据商业业态产生重大影响,引起了产业界、监管者和全社会的广泛关注。随着我国数据治理法律体系加紧完善和执法力度不断提升,数据爬取这一“灰色地带”也将被提上数据治理议程,其已成为非常紧迫的现实问题。

  • 2021-03-25
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中国智慧杆塔白皮书2019

当今世界,以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术蓬勃发展,并加速与各行业各领域的融合,给社会经济发展带来颠覆性创新。在城市发展的探索中,智慧杆塔作为将信息通信技术与传统城市公共基础设施融合的典范,集“综合、共享、智慧、和谐”四大特点于一体,被认为是最有发展前景的新型公共基础设施,在全球.多个国家受到广泛关注并已开始落地建设。 目前整体来看,我国智慧杆塔的建设仍处于起步阶段,但在新型智慧城市建设及5G商用的带动下,相关鼓励政策相继出台,发展呈加速态势,预计未来两三年将会在我国实现突破式增长。

  • 2021-03-25
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区块链服务网络基础白皮书

三十万年前,人类开始产生语言体系。而后,文字、电话电报、计算机和互联网依次出现,通过信息存储、传递和计算等方式的交替发展,带来一次又一次的信息化革命,促进了人类生产力的快速发展。基于互联网的数据传输协议,结合现代社会所需的共识、信任和公平机制而产生的区块链技术,进一步优化了现有的生产关系和商业逻辑,将引领新一轮的信息化革命。目前,区块链架构主要分为公有链和许可链两种。区块链技术虽然已经发展了十年,但大多数人仍然容易混淆公有链和许可链,以及它们与虚拟货币之间的关系。在公有链架构下,任何用户均可自由地匿名加入或退出一个公有链应用, 并不受任何监管地进行数据交 易和信息扩散,具有透明性、隐私性和完全去中心化的特性。在当前中国的法律法规和监管要求下,公有链因其不受监管、自由主义的属性很难在中国进行合法经营。

  • 2021-03-25
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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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