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《个人信息保护法》或引发私域巨变

《个人信息保护法》发布后,引起了正如火如荼发展的私域流量行业高度关注。有创业团队低调表示,正在追踪新规带来的影响。而更多从业者认为,私域流量运营或面临巨大变化。 在初步进行的行业讨论中,统一用户ID、跨平台私域打法、千人千面的精细化运营、部分引流策略等,被认为将遭遇重大挑战,这些名词或渐渐消失。而加速建立品牌自己的私域池、和用户共同成长的情感打法等,将受益于新法规。 不论如何,大家公认为新规第一波冲击已产生在平台上,从现在至新规正式施行的那一刻,都将是平台快速调整和修改的时间段,此后新玩法才会在这些变化之上,重新诞生。

  • 2021-08-30
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安全研究的学术.与工业之领悟

保持学习,兴趣驱动 学生阶段,多看书,面可以广- -些,安全知识中基本概念和原理需要掌握扎实。以兴趣驱动, 可以多参加比赛和实践项目,迅速巩固知识和技能 在工作项目中迅速锻炼安全能力 工作阶段,要迅速熟悉甲方/亿方安全业务场景和产品,成为项目的主力,多接触实战中的漏洞 和攻防技术,能够独当一面 务实敢为,追求极致 成为项目owner,能梳理复杂业务的攻击面和防御架构,有技术规划和管理能力,具备安全研究 和创新能力,成为团队的核心

  • 2021-07-22
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2021二建水利集训白皮书

为了进一步提高广大干部职工消防安全意识,增强自救互救和火灾应急处置能力,预防和减少火灾类事故的发生。旨在深入贯彻落实“水利工程补短板,水利行业强监管”总基调和“补短板、强监管、走前列,推进水利高质量发展”总要求。统一思想、提高认识,交流水利监督管理工作经验,进一步提升水利基层人员业务水平和工作能力。

  • 2021-06-22
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污水厂设计的有关计算公式

污水厂设计的有关计算公式

  • 2021-07-06
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区块链_5G物联网和大数据在奶牛智能化生产中的应用_胡婷婷

近年来,物联网技术和大数据挖掘分析应用逐渐深入到人们生活的各个领域。为综述物联网和大数据在奶牛生产中的发展实践,以期区块链+5G物联网、大数据更加有效的推动奶牛智慧化生产。本文对奶牛个体识别、体重测定、产奶性能、发情监测、精准饲喂、环境控制等奶牛生产区块链各个环节数据采集技术和物联网设备进行简要分析,对国内外广泛应用的几种大数据分析系统进行应用,着重分析了奶业大脑系统在奶牛生产过程中的预测功能。结果表明,奶牛生产规模化、集约化达到了一定的水平,物联网(IoT)和自动化技术逐渐在奶牛生产中起到推广应用,大数据和人工智能可以很大程度上提升牧场的管理水平和经济效益,奶业大脑系统对奶牛产奶性能、乳房炎发病风险和乳房炎发生预警等方面具有重要的指导意义。物联网、人工智能、大数据等现代化技术对奶牛生产起到推动作用,区块链+5G物联网和大数据在奶牛生产中的实践应用,可以保证牛奶的质量安全,有望带来更大的社会效益和生态效益。

  • 2021-06-21
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一种基于融合决策TOPSIS模型的NILM算法评价_王雅倩

由于应用场景不同、负荷设备多样等问题,准确率等单一因素在评价算法时易造成评价结果畸形且不易察觉纠正,从而无法综合有效地评价非侵入式算法性能。为此,文章提出一种基于融合决策的TOPSIS模型,以多种评价指标构建评价体系,采用基于AHP和变异系数法的融合权重,兼顾专家经验、工程需求和数据客观规律,避免单一的主观赋值造成具有明显差异的指标数据被忽略,以及单一的客观赋值夸大数据误差波动,最后利用逼近于理想解的排序方法计算评价对象与正负理想解的接近程度,得到算法综合排序结果。实验结果表明文中所提评价模型能够有效评价算法性能,为非侵入式负荷辨识算法的综合评价提供一种新的解决方案。

  • 2021-04-25
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企业如何进行数字化战略转型

企业推进数字化转型的过程中,业务应用、IT 架构、组织机制建设等工作环环相扣。企业要分清哪是因、哪是果,建立多维度的企业数字化成熟度评估体系,用于判断企业所处的数字化阶段,找出推进不利的可能原因,以及相应需要采取的措施。普华永道企业数字化成熟度评估框架从数字化战略引领、业务应用结果、技术支撑能力、数据支撑能力、组织支撑能力,以及数字化变革六个维度对企业的数字化成熟度进行评估(见图1)。其中引领性指标是第一点“数字化战略”,业务应用结果性指标是第二点“数字化业务应用”,其余四个维度(3~6)是支撑性要素,每个维度又可以细分为若干子维度。

  • 2021-04-08
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智慧水务城市供水排水整体建设方案

自来水公司由于建设周期长等原因,一般存在多个不同厂家的监控产品,例如管网压力监测系统,泵站远程监控系统,分区计量管理系统等。众多信息化系统自成体系、信息孤立、管理困难。如何管理众多监控系统,成为了自来水公司的工作难点。

  • 2021-03-30
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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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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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结构调整,经济增速阶段性下降

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