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讲师培训认证课程22互联网、云计算、大数据在创新创业中的应用

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云计算按需付费,投入较少即可获取资源,其中laaS、PaaS与SaaS企业分别负责为客户提供基础设施、平台及软件等不同种类的云计算服务。

  • 2021-06-17
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基于双层决策的装备订购多因素激励定价模型与算法_孙胜祥

装备订购价格是军方与承制单位双方利益争执的焦点,为全面调动承制单位生产积极性,选择成本、质量和进度同时作为激励因素,在将三因素整合到同一函数表达式的基础上,统筹考虑订购双方利益,构建了装备订购多因素激励定价双层决策模型。分别以军方的激励系数方案和承制单位的努力程度方案为模型的上下层决策变量,并以军方军事经济效益和承制单位期望效用最大化为上下层决策目标。为求解模型得到相对最优激励系数方案,结合粒子群优化算法的快速搜索能力与禁忌算法的全局搜索能力,设计了带检验因子的禁忌搜索粒子群优化(tabu search-particle swarm optimization,TS-PSD)算法。最后,通过算例验证了该模型与算法的有效性,可以引导承制单位向军方期望的目标努力,实现共赢。

  • 2021-05-06
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源城区电子政务外网网络解决方案-201301119-广州铠源-final(103页)

联合国经济社会理事会将电子政务定义为,政府通过信息通信技术手段的密集性和战略性应用组织公共管理的方式,旨在提高效率、增强政府的透明度、改善财政约束、改进公共政策的质量和决策的科学性,建立良好的政府之间、政府与社会、社区以及政府与公民之间的关系,提高公共服务的质量,赢得广泛的社会参与度。 世界银行则认为电子政府主要关注的是政府机构使用信息技术(比如万维网、互联网和移动计算),赋予政府部门以独特的能力,转变其与公民、企业、政府部门之间的关系。这些技术可以服务于不同的目的:向公民提供更加有效的政府服务、改进政府与企业和产业界的关系、通过利用信息更好地履行公民权,以及增加政府管理效能。因此而产生的收益可以减少腐败、提供透明度、促进政府服务更加便利化、增加政府收益或减少政府运行成本。

  • 2021-05-07
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煤矿F5G应用技术白皮书

移动通信产业从1G到5G演进众所周知,在固定网络领域也正在进行代际演进,F5G悄然来临。2020年2月,ETSI正式成立F5G产业工作组,致力于推动从光纤到户迈向光联万物。

  • 2021-04-24
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研报计算机行业智能网联系列专题11---人工智能挑战与机遇

深度学习引领 人工智能 , 开启新一轮产业变革。 。人工智能的三大支柱为“运算平台+数据资源+算法”,共同推动人工智能不断突破。深度学习在人工神经网络基础上发展而来,自2006年提出之后快速发展,在搜索技术,数据挖掘,机器翻译,自然语言处理,语音,推荐和个性化技术等领域不断取得突破,深度学习推动人工智能产业开启新一轮革命。根据艾瑞咨询预测,2020年,人工智能产业规模预计超过1500亿元;到2025年,产业规模预计超过4500亿元,市场空间巨大。下游渗透较多的行业包括安防、金融、教育、汽车、商业、医疗健康等。

  • 2021-04-19
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蘑菇街中台转变之路-刘诗遥

中台的搭建 Why ? 我们要提前预判业务的方向,走到业务的前面去 When ? 跨业务迭代速度慢 ? 跨业务改造成本高 How ? 核心业务层下沉 ? 业务配置层抽象归类 ? 走到业务中

  • 2021-03-25
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谈谈如何进行数据质量管理

在本文中,我们讨论了有关组织如何衡量和改善数据质量的一些技巧。将数据用于业务目的的关键规则之一就是:决策的质量在很大程度上取决于数据的质量。但是,仅仅知道它并不是非常有用。为了获得切实的结果,我们应该测量数据的质量,并根据这些测量结果进行改进。在这里,我们将对复杂的数据质量问题进行一些探讨,并分享如何解决这些问题的技巧。

  • 2021-04-05
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快手元数据平台化建设及应用场景-薛言

快手是一家数据驱动的公司,数据扮演了非常重要的角色,而数据的生产加工主要依靠数据开发工程师,其工作内容会涉及多个方面:数据开发工程师则首先根据业务需求开发好高质量的数据,通常是结构化数据(数据表);其次,开发稳定可靠的数据服务,并通过API方式交付给业务方使用。数据开发工程师有两个痛点:1)开发数据服务门槛高;2)重复开发数据服务。

  • 2021-03-25
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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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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液冷、间接蒸发冷却、AI能效优化、模块化预制、高效电源等绿色节能技术成熟;TEE、机密计算、区块链等保障数据可信流通与安全的技术加速应用;智能调度、柔性负荷调节技术支撑绿电高效消纳。

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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。

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