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医疗数据中台架构方案

中台到底是什么?首先它不是一个平台,也不是一个系统,虽然没有明确的定义,我们可以先把中台看作是一种中间层。既然是一种中间层,那么中台确实是一种十足技术用语,我们可以完全从技术角度来探讨了。

  • 2021-03-23
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_Android系统中第三方登录漏洞与解决方案

由于 Android系统中的第三方登录服务具有快捷方便、易于使用等优点,因此其在众多互联网厂商中应用极其广泛.然而,由于第三方登录服务中对应用 APP的身份认证过程存在无人介入的特点,这将导致恶意应用可以逆向伪造认证信息、获取非法权限等类型的攻击.针对上述问题,该文对国内两家著名互联网公司所提供的第三方登录协议进行了研究与分析,通过逆向工程和密码协议分析方法,发现其存在严重的身份信息泄露和权限非法提升漏洞;同时,在获得相关厂商官方的漏洞确认的基础上,根据实际的安全需求,提出了基于可信第三方的应用 APP身份信息强制验证解决方案,并对该解决方案进行了实现,从 有 效 性、执行性能和兼容性等方面对其进行了测试与分析评估.结果表明:该文所提解决方案不仅能够完全防御此类攻击,同时具有性能优兼容性好的特点.

  • 2021-04-18
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企业为什么要引进APS系统

由于企业每天产生的工单数量庞大,通过人工的方式已无法实现工序的计划排程,生产计划管理距离市场需求非常被动,业务员纷纷下特急单,以防止自己的订单被耽误,形成不必要的恶性循环。生产无法在有效资源的情况下实现产能的最大化,保证销售订单所要求的交期,主要有以下生产计划管理痛点:

  • 2021-04-19
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智慧城市—智能访客管理系统解决方案

建立一套全网的信息化工具“智能访客管理系统”,解决外访人员预约、访问、访问记录等问题。缩短外访人员前台登记确认和楼层接待人员的等候时间,同时保证安保要求,实现方便快捷、闭环的全业务系统需求。通过访客系统进行访客全程监控,令管理人员随时解现场情况,及时处理突发事件,并将所有数据保存在系统中以备复查。

  • 2021-04-20
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中国电信5G建设技术方案

为真正实现 5G 和通信行业的健康发展,中国电信认为 5G 应以业务需求为驱动,以未来 5G 网络架构为目标,针对 5G 发展中的主要挑战,提出中国电信5G 网络演进策略和阶段目标,探索新的 5G 网络建设方案与运营模式,同时积极推动 5G 与垂直行业相结合的业务创新,构筑健壮的 5G 生态圈。

  • 2021-03-25
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最新的智慧小区整体解决方案

智慧小区解决方案从业主、物业、开发商为出发点,通过智能技术全面提升业主生活体验与生活品质,致力于为小区住户提供安全、舒适、便捷、关爱、幸福的体验式社区生活,并提升物业管理效率,助力物业运营增值,为开发商及物业创造更大的价值。

  • 2021-03-29
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华为云-欧争光-基于KubeEdge加速5G云网边融合v2

加速5G云网边融合

  • 2021-04-15
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废弃矿山生态修复项目实施方案编制思路

为确保完成废弃露天矿山生态修复治理任务,推动各地在抓好疫情防控的同时,加快推进项目复工实施,2020年3月30日自然资源部生态修复司印发了《关于加快推进重点区域废弃露天矿山生态修复工作的通知》(自然资生态修复司函[2020]17号),《通知》指出:各地要根据《关于认真做好2020年度中央财政转移支付支持黄河流域重点地区历史遗留矿山生态修复工作的函》(自然资生态修复司函[2020]7号)下达的修复任务,分解落实项目、完善形成实施方案、按照规定抓紧备案,规范实施方案管理。

  • 2021-03-21
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竞争对手分析

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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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