通常采用图像特征智能识别以提高对图像高频成分的识别度。基于大数据集域自适应快速算法构建图像特征智能识别模型。在图像特征智能识别模型构建过程中,对于图像特征智能识别过程中容易产生伪图像特征识别、细节性模糊与图像特征智能识别的不间断性问题,使用大数据集域自适应快速算法可以提高图像特征智能识别的效率。经过实验表明,基于大数据集域自适应快速算法的识别特征模型能够有效提升微小图像特征平均识别率,且鲁棒性较好。
针对碰撞概率算法Cube模型参数影响空间碎片演化模型的仿真结果问题进行了深入分析与研究,并将原Cube算法进行改进,由此提出I-Cube模型。经过多次蒙特卡洛仿真结果验证,I-Cube模型对演化过程中空间碎片碰撞概率的计算更为准确合理,空间碎片长期演化模型的结果不再依赖于自身碰撞概率算法的相关参数,提高了空间碎片长期演化模型的稳定性与可信度。
本文引入 “互联网金融平台发展程度” 概念， 研究细分业态下平台发展程度影响因素， 把互联网金融平台分为 P2P 网贷、 众筹、 第三方支付平台。 利用 165 家互联网金融平台数据进行实证分 析， 结果表明： 对 P2P 网贷平台发展程度影响最大的前 3 位因素是： 平台类型、 借款期限和运营时间； 影 响众筹平台发展程度的前 3 位因素是： 公司规模、 平台类型及媒体曝光度； 创新业务能力、 平台业务范围 及注册资本则是第三方支付平台发展程度的主要影响因素。 不同细分业态互联网金融平台发展影响因素存 在较大差异， 第三方支付平台较其他两个平台差别更大。 最后， 针对细分业态下平台自身情况， 从监管者 和经营者视角提出提升平台发展绩效的建议。
为指导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，发挥数据价值，提升经营管理能力，根据《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规，制定本指引。
OPPO数仓与数据湖融合架构升级的实践与思考 数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时，二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构，而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下，2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。
近日，工信部印发了《关于工业大数据发展的指导意见》（简称《指导意见》），以贯彻落实国家大数据发展战略、促进工业数字化转型、激发工业数据资源要素潜力、加快工业大数据产业发展为目标，提出了重点任务和保障措施，为我国工业大数据发展指明了方向。为促进《指导意见》实施，本报推出“推动工业大数据发展·促进工业数字化转型”专栏，邀请地方工业大数据主管部门相关负责人和专家学者对《指导意见》进行解读，分析我国工业大数据发展现状和存在问题，并提出落实《指导意见》和推动工业大数据发展的举措建议。
通过智慧井盖管理系统，可实现对井盖统一管理，达到井盖远程监测、智能管控、防丢防窃的“三位一体”成效，从而解决因传统管理方式带来的痛点。智慧井盖管理系统利LoRaWAN窄带通讯技术来实现对井盖的追溯监管，维护道路和地井安全，一旦井盖丢失，立即发送报警信息到后台数据处理中心，后台通过短信方式将报警信息发送给维护人员，维护人员可根据识别卡识别出出产权单位，在最短时间内补装井盖。
物联网技术在医疗领域的广泛应用，为医疗服务中医疗数据的安全性和完整性带来巨大挑战。本研究提出了一种用于医学图像诊断文本数据安全的混合安全模型，将二维离散小波变换一级或二维离散小波变换二级隐写技术（2D-DWT-21技术）与提出的混合加密方案相结合。基于峰值信噪比、均方误差、误比特率、结构相似性、结构内容和相关性六个统计参数对系统性能进行评估。发现在2D-DWT-21条件下，图像的峰值信噪比分别达到57.44和56.39。本文模型在峰值信噪比和均方误差等性能上均优于AES加密模型，能够将保密病人的数据隐藏到传输的封面图像中，并且在接收到的stego图像中具有很高的不可见性。
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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