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大数据协同安全技术研究与实践

大数据协同安全技术研究与实践 通过对数据保险仓”的6个关键技术和3个实战案例进行讲解,让大家了解如何解决大数据共享利用等协同应用场景下的数据安全管控问题,实现协同安全计算环境,所有导入的数据在隔离的安全计算环境中进行,数据安全可感知、细粒度可授权、动态访问控制,所有操作可审计,分析结果经过审核后输出,实现在安全可控制前提下的共享。

  • 2021-06-23
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本标准规定了钢结构用高强度大六角头螺栓

本标准规定了钢结构用高强度大六角头螺栓、大六角螺母、垫圈及连接副的技术要求、试验方法、检验规则、标志及包装。本标准适用于铁路和公路桥梁、锅炉钢结构、工业厂房、高层民用建筑、塔桅结构、起重机械及其他钢结构摩擦型高强度螺栓连接。

  • 2021-05-28
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解码人工智能根技术

随着中美竞争态势加剧,人工智能成为大国竞争的新焦点。与美国相比,我国目前人工智能的短板就是关键根技术的缺失 “十四五”时期人工智能规划需要关注的重点就是如何通过明确我国人工智能技术发展路线,发挥我国制度优势,促进人工智能根技术突破和创新

  • 2021-06-01
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2021年中国BI商业智能应用实践白皮书

信创产业建设如火如荼,BI将迎来国产化春风 随着国际环境日趋复杂,为避免关键技术被卡脖子,应逐步实现国产化替代。 BI的业务流程涉及数据挖掘、数仓建设等,需要对接企业核心业务数据,从应用安全性角度考虑,BI国产化替代将是未来发展趋势。 BI的应用持续深化,面向业务的智能决策是核心 随着企业数字化转型的深入推进,数据驱动的分析决策场景将无处不在,BI将在各个行业和业务场景落地。

  • 2021-05-24
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保证金约束下资产定价模型的广播式异步算法研究_童骏

有保证金约束的资本资产定价模型在实际应用中面临着两个挑战,一是模型引入了非线性的约束条件,导致没有解析的均衡价格,二是市场中投资者和资产的数量都很庞大,如何高效地找到近似解。针对有保证金约束的资本资产定价模型,提出适用于多服务器协同运算的广播式异步算法。该算法把投资者分成若干个不同的组,各组在不同的服务器上独立运行,组与组之间通过网络相互传递外部价格信息,各组内部根据现有的价格和接收到的外部价格信息重新更新组内价格,并广播给相邻的组,减少了单台服务器的计算负担。该算法可看成一个非做市商的价格形成过程。研究证明,在满足一定的条件下,各组价格均以概率1收敛到相同的均衡价格。数值实验验证了所提算法的效果。

  • 2021-05-06
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基于动态投影系统的带非线性边界约束混行路网均衡模型求解算法_徐若辰

烧失量(LOI)是进行海洋地质研究的一个重要指标,采用常规方式测定烧失量不仅操作耗时,而且对分析环境要求比较高。实验基于SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、K2O和TiO2等的含量与烧失量的相关性,尝试引入BP神经网络模型利用其非线性拟合能力预测烧失量的含量。实验表明,以大量的海洋沉积物样品中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、K2O和TiO2的含量数据以及烧失量为训练样本,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和偏置,成功建立了海洋沉积物烧失量的遗传算法(GA)-BP神经网络预测模型。利用X射线荧光光谱(XRF)分析数据并结合GA-BP神经网络预测海洋沉积物烧失量,烧失量预测结果的相对标准偏差(RSD)为1.3%;海洋沉积物标准样品和实际样品中烧失量的预测值与参考值的相对偏差绝对值在0.1%~6.2%之间,为烧失量的测定提供了一种新的有效途径。

  • 2021-05-06
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基于改进大气散射模型的图像去雾算法研究_龚晓婷

在成像的过程中,光的传播受到悬浮颗粒散射的影响,图像质量不佳。为了解决这种问题,提出了一种基于改进的大气散射模型的图像去雾算法。首先,运用开运算获取精确的大气光,避免白色物体误判大气光;其次,提出一种可调介质传输函数的估算方法,通过白平衡思想估计传输率的最大范围,并用可调系数来调整传输率;最后,由于暗通道先验方法得到的去雾图像整体偏暗,进行像素级融合得到最终复原图像。通过大量试验分析发现,该算法可以有效的去雾,同时提高有雾图像的对比度,细节信息等,使去雾后的图像纹理更丰富。

  • 2021-05-06
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教育城域网解决方案(模板)V3.0

教育城域网解决方案-进入新世纪以来,信息技术已渗透到经济发展和社会生活的各个方面,人们的生产方式、生活方式以及学习方式正在发生深刻的变化,全民教育、优质教育、个性化学习和终身学习已成为信息时代教育发展的重要特征。面对日趋激烈的国力竞争,世界各国普遍关注教育信息化在提高国民素质和增强国家创新能力方面的重要作用。《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》(以下简称《教育规划纲要》)明确指出:“信息技术对教育发展具有革命性影响,必须予以高度重视”。

  • 2021-04-22
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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