5G技术支持下的应用场景安全应对策略研究_赵姗

随着5G牌照的颁发,5G建设进入快车道。5G技术的快速发展,开启了泛在化的智能互联时代。5G使用的新组网业态和技术都对网络安全提出了新的需求。只有满足5G三大场景应用的网络安全需要,才能增强用户对5G新技术信心。5G网络安全稳定的运行为5G新技术应用下的应用场景发挥优势提供环境保障。文章重点分析5G技术支持下的应用场景特点,针对应用特点提出5G应用安全需要和应对措施,为5G应用的安全发展提供参考。

2021-06-07
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海量数据下线性混合效应模型的估计算法_耿俏

基于以往文献提出线性混合效应模型参数的三步估计方法,避免了繁杂的极大似然估计迭代步骤。同时为进一步解决海量数据下计算估计量时存在的存储瓶颈及计算时间过长问题,在海量纵向数据的两种不同数据格式下,分别基于三步估计方法利用分治算法计算模型参数的估计量。数值模拟和实证分析结果表明,本文所提出的三步估计方法和估计量的分治算法可以减轻计算负担,减少占用内存,解决内存不足的问题,并提高计算速度。

2021-05-06
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参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法_陈红

为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF（local Gaussian distribution fitting）模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高.

2021-05-07
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迎接智能时代新挑战构筑AI安全新防线

智能设备无处不在万物互联：系统漏洞、设备劫持、云端风险、数据安全、隐私泄露…… AI推动各行各业智能化转型：AI算法有时本身也会“犯错”，这让AI本身的安全性也变得更为重要，并超乎我们对于安全边界与框架的传统认知范畴。

2021-04-25
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TokenInsight区块链与分布隐私计算

随着区块链技术的发展，其功能也从实现点对点的电子现金系统逐渐扩大到不同领域。隐私保护作为区块链中一个重要的课题，也在不断丰富扩充自己的含义 – 从仅仅确保交易隐私匿名性逐渐加入了对数据所有权、使用权的隐私保护

2021-04-21
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楼宇智能化智能建筑概述

人口不断发展的人类社会活动需求是建筑不断发展的根本动力，科学技术则是实现建筑两大基本目标一-功能与美观的前提和手段。人们对建筑在信息交换、安全性、舒适性、便利性和节能性等诸多方面提出了更高要求。功能的扩展则主要是通过在建筑物内采用各种新型建筑设备来实现。

2021-04-21
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OPPO数仓与数据湖融合架构升级的实践与思考

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。

2021-04-20
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2020年Wi-Fi联网芯片技术行业应用场景市场产业厂商格局研究报告

Wi-Fi 是全球应用最广的局域网连接通信协议，在手机、电脑、平板电脑等主流消费电子终端已经成为标准配置。随着芯片成本的快速下降，Wi-Fi 物联网应用领域得到广泛的应用，包括智能扫地机器人、空调、智能摄像头、智慧插座等。根据 IDC 数据，全球 WiFi 芯片出货量在 2022 年将达到 49 亿颗，占据各大主流互联方案出货量的 40%以上，是物联网最主要的连接方式之一

2021-04-17
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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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