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图解广东数字经济发展布局

广东省省长马兴瑞在最新一期《求是》杂志发表文章《加快数字化发展》。文章指出:强化顶层设计。研究制定国家数字化发展战略规划,加强对数字化发展的战略指导、制度设计、政策支撑。完善数字经济市场监管体系,明确区块链、人工智能等新兴领域和数字版权、数字货币等方面规则,引导微商电商、网络直播等规范健康发展,营造良好的市场环境。

  • 2021-09-06
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大数据金融风险监管实践.–.陶思南

简单介绍当前普惠金融野蛮发展面临的风险与监管挑战;针对当前金融企业面临的大规模的骗贷风险,重点阐述腾讯通过网络黑产知识图谱构建的金融反欺诈业务实践;针对当前政府机构面临的金融平台风险监管难点,介绍腾讯基于安全大数据构建的金融风险监管平台实践经验;最后,介绍当前与政府和金融企业共建金融风险防范体系的成功案例并对未来安全发展做出思考。 目录 普惠金融爆发式增长带来的问题挑战 腾讯大数据金融业务风控服务系统 腾讯大数据金融业务风险监管平台 大数据金融安全总结与未来安全思考

  • 2021-06-23
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隐马尔科夫模型修正的交互多模跟踪算法_崔丽珍

针对交互式多模型目标跟踪算法中模型转移概率固定对跟踪精度造成的影响,提出了一种隐马尔科夫模型修正的模型转移概率自适应交互多模跟踪算法。该算法通过对跟踪过程建立隐马尔科夫模型,采用Viterbi算法求解修正系数,在检测到目标运动发生机动性变化时,将修正系数用于交互式多模型算法以达到实时调整模型转移概率的目的。仿真结果表明,该算法的跟踪结果优于传统的交互式多模型算法,具有很好的稳健性、实时性,有效降低了主观因素对跟踪精度造成的影响。

  • 2021-05-06
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一种基于OBJ三维模型纹理贴图的信息隐藏算法_任帅

为改进三维模型信息隐藏的鲁棒性,提出了一种基于OBJ(3D模型文件格式)三维模型纹理贴图的信息隐藏算法.选取三维模型贴图进行多元数小波变换;运用奇异值分解理论进行静态系数提取;利用三维Arnold置乱和纹理映射算法对隐秘信息和静态系数进行融合与正交投影.实验结果表明,算法能显著提高线框渲染、顶点绘制、面片挤出和剪切等攻击的鲁棒性.

  • 2021-05-07
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智能建筑在智慧城市发展中的作用

目前,全球超过一半的人口居住在城市,各大洲的城市化程度都在上升,到2050年,这一数字将攀升至近70%。由于全球推进净零目标,建筑和城市变得更宜居、更可行和更可持续,再加上人口和城市化的增长,预计到2025年,全球智慧城市市场的价值将达到3.6万亿美元。

  • 2021-04-18
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工业互联网推动离散制造业转型升级的发展现状、技术体系及应用挑战

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,已成为当前我国推进工业化和信息化融 合的主要手段,也是推进制造强国和网络强国建设的重要基础。目前,我国工业互联网在总体上发展迅速,但在推 进离散制造业转型升级的落地应用过程中仍然存在一些难点问题,在物联的广度、应用的深度和数据的价值利用 等方面还有待加强。为此,首先梳理和分析了工业互联网的起源、国内外发展现状等,在此基础上构建了工业互联网推动离散制造业转型升级的三维参考模型,提出了工业互联网推动离散制造业转型升级的工业物联网—工业务联网—工业智联网 3 个发展阶段,并祥细阐述了对应的技术体系及面临的挑战,从而为工业互联网推动离散制造业转型升级提供理论上的指导。

  • 2021-04-17
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重庆1500亩名优茶叶种植基地改扩建项目可行研究报告

云阳县歧阳茶叶专业合作社是2003年1月成立的云阳县第一家农民茶叶专业合作社,该合作社于2008年3月按照《农民专业合作社法》依法进行了转登记。该社以县级农业产业化龙头企业重庆龙缸茶业有限公司(云阳县盘龙供销有限责任公司全资子公司)为龙头,充分利用该公司资金、人才、场地及市场网络等优势,聘请重庆市农业科学院茶叶研究所的专家、技术人员对茶叶生产、加工等技术进行全面指导。实行自主经营、自负盈亏、自我服务、民主管理。

  • 2021-04-15
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智能金融在客服机器人中台的实践-可共享

客服机器人在各行各业应用的非常广泛,通过AI赋能大幅度提高了人均解决问题的效果,各家公司都在应用客服机器人来提高自动化程度,降低客服的成本。传统行业因为历史包袱问题,存在着大量的采购产品。为了应对快速扩展的业务场景,如何重新设计客服机器人架构从而实现机器人的快速创建和应用是一件非常重要的事情,这就促进了客服机器人中台的思考和实践。

  • 2021-03-25
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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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