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基于信息融合的网络安全态势量化评估方法

针对目前网络安全态势评估大多存在信息来源单一、评估范围有限、模型不易构建、时空开销大且可信度较低等问题,提出了一种多源异构信息融合量化评估网络安全态势的方法.首先,构建分级朴素贝叶斯分类器,快速高效地融合主机上各多源异构非确定性信息源.然后,利用拉普拉斯原理平滑参数学习,优化分类与推理结果.使用数理统计的方法融合网络上各主机的安全指数,量化评估网络安全态势,对当前网络安全状况有一个宏观整体的认识.最后,通过真实网络环境的实验,验证了所提方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性.

  • 2021-03-19
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2020 技术趋势观点白皮书

《新华三技术趋势观点白皮书》,与国内产、学、研各界顶尖专家学者碰撞观点,深入探讨5G、人工智能、AR/VR、信息安全等十大数字技术的未来趋势和应用潜能,引领业界的前瞻创想和深度创新,同时推动自身智能数字平台的技术升级,打造驱动百行百业数字化转型的核心能力,为中国数字产业的未来发展和智能变革贡献力量。

  • 2021-03-29
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石油化工行业智能工厂的解决方案(43页 PPT)

通过了解石油化工行业的发展方案及急需解决的问题,提出智能工厂的目标及主要特征。

  • 2021-03-29
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大数据平台集团公司顶层设计方案

随着大数据时代来临,政府、大型集团公司的数据资源需要加强利用,政府、大型集团公司的大数据需要顶层设计。基于此,阐述了数据资源规划与设计的方法和步骤,通过梳理业务库、主题库、共性库,建立数据标准,设计数据服务体系。在此基础上,提出大数据中心的功能规划,通过数据集成、数据整理建立良好的数据基础,以实现知识管理和数据分析决策。

  • 2021-04-12
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高斯混合模型结合加权似然的目标跟踪算法_陈超

鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的目标定位,引入加权似然期望值来改进高斯混合模型处理视频中的多尺度、多角度变化的目标跟踪不精准问题。通过VOT 2014 dataset对比实验结果表明提出的基于加权似然跟踪(Weighted Likelihood Tracking,WLT)和改进高斯混合模型(Improved Gaussian Mixture Model,IGMM)的目标跟踪算法较传统高斯混合模型跟踪算法在跟踪的精度有较大提高。在应对多尺度、多角度变化的目标跟踪表现出了较大的优势。

  • 2021-05-07
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基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法_高海燕

传统协同过滤算法存在严重的数据稀疏和冷启动问题。利用社交网络中的丰富信息为解决传统协同过滤算法的数据稀疏和冷启动带来了契机。然而,传统基于社交网络的协同过滤算法仅利用粗粒度、稀疏的用户信任关系来改进传统协同过滤算法,即用0或1表示用户之间信任程度。另外,传统基于社交网络推荐算法仅仅集成用户之间显式信任关系,而忽略用户之间隐式的信任关系。本文提出一种基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法,即利用图嵌入模型技术学习社交网络中用户的低维特征表示,并根据用户的低维特征表示推导用户之间细粒度的信任关系。最后,根据信任用户和相似用户对目标物品的评分权重预测用户对目标物品的评分。在真实数据集上的实验结果表明,基于图嵌入模型的协同过滤算法的性能优于传统的协同过滤算法。

  • 2021-04-30
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智能建筑火灾监控系统设计

智能建筑是计算机技术、信息技术、通信技术等高新技术和建筑艺术有机结合的产物。智能建筑的出现, 带来了许多新的相关技术课题 ,其中智能建筑火灾监控系统设计是智能建筑防火安全设计的重要环节。本书紧密结合国家现行火灾自动报警系统设计规范 ,全面系统地介绍了消防工程设计、防火审核和系统管理人员应掌握的智能建筑火灾监控系统基础知识和各种实用的技术措施。

  • 2021-04-20
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智能体白皮书2020

人类正在迎来以智能技术为代表的第四次工业革命,人工智能、云、5G等新技术将融入到人类社会的各个方面,对经济发展、社会进步、环境保护等产生重大而深远的影响。站在历史发展的拐点,我们要用愿景牵引,做好规划,让技术在未来社会产生最好的结果,沿着正确的技术方向创建未来。

  • 2021-03-30
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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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