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2024年数据安全技术创新发展报告

随着我国新质生产力的高速发展,数据要素正在成为核心生产要素,数据安全倍受关注,行业进入快速发展期,国家合规监管要求和外部威胁引发的组织内生需求是推动数据安全行业和技术创新发展的核心力量。一方面数据安全被纳入总体国家安全观,进行顶层设计和合规监管,这是由国际竞争安全形势和国家发展战略所决定的;另一方面,国内外数字安全环境日趋恶劣,针对高价值数据的勒索攻击日渐猖獗,不断威胁各领域的机构运营,数据安全成为运营安全的内生需求。

  • 2024-10-16
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标签VS数据指标概念与区别

标签由标签和标签值组成,打在目标对象上,如图所示。

  • 2023-01-22
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智能网联汽车信息物理系统参考架构

基于相关概念的相关性以及行业共识的缺失,参考架构 2.0 提出了系统和架构相关的基础理论框架。明确了系统、复杂大系统与体系的递进关系,定义了架构、参考架构以及架构框架的相关特点,同时明确了在不同视角下,针对不同概念级别的系统需要对整合、互操作以及协同的不同需要。此外,参考架构 2.0 从智能网联汽车全生命周期和主要的利益攸关者考虑,将智能网联汽车信息物理系统按阶段划分,分成了智能网联汽车研发设计信息物理系统(ICV D CPS)、智能网联汽车生产制造信息物理系统(ICV M CPS)、智能网联汽车车用信 息物理系统(ICV V CPS)以及智能网联汽车运行管理信息物理系统(ICV OM CPS)。

  • 2021-10-20
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农业农村时空大数据平台解决方案

大力发展数字农业,实施智慧农业工程和“互联网+现代农业”行动,鼓励对农业生产进行数字化改造,加强农业遥感、物联网应用,提高农业精准化水平。 实施数字乡村战略,加快物联网、地理信息、智能设备等现代信息技术与农村生产生活的全面深度融合,深化农业农村大数据创新应用,建立空间化、智能化的新型农村统计信息系统。

  • 2021-08-03
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基于模糊粗糙集方法与威胁情报工作流的__技术分享

当前网络规模不断扩大,网络环境日趋复杂,安全威胁也日益加剧,网络态势感知是在此大数据背景下的时代产物。网络安全态势感知包含态势理解、态势评估、态势预测及态势可视化4个环节。态势评估是网络态势感知的核心环节,针对评估方法中的粗糙集方法,由于粗糙集只能应对离散型的态势因子,对于连续型的态势因子需要做离散化处理,离散化方法将损失精度,若离散化方法选取不当,甚至将改变原始态势信息。模糊粗糙集方法是粗糙集的扩展方法,利用模糊集在描述模糊性上的优势,使得该方法能够直接处理连续型态势因子,但由于计算时间复杂度过高,难以应对大规模数据。通过大量实践,我们得出了一种基于聚合的模糊粗糙集方法,该方法通过一种规则聚合方式,缩减了规则数量,并通过定义聚合后规则的相似性度量,继而应用模糊粗糙集方法进行属性约简,得到约简的态势决策规则,使得模糊粗糙集方法在时间复杂度上变得可行。

  • 2021-06-23
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崔煦-智慧城市中大数据建设与运用

立得空间1999年成立,由数字中国理念的提出者、中国智慧城市顶级专家中国测绘领域最高级泰斗级人物--中国科学院、中国工程院(两院院士)李德仁院士担任首席科学家,公司由工信部下属盈富泰克创投、红塔创投、武汉大学等共同投资成立的具有原创技术、创新产业、服务国防的高科技、军工品牌、服务于智慧城市IT信息化的企业。

  • 2021-04-18
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清华大学人工智能研究院人工智能之表示学习2020年第7期

《人工智能之表示学习》报告主要从概念、理论模型、领域人才、技术趋势等 4 个部分,介绍表示学习的技术发展和最新研究进展,并展望该技术的未来发展方向与前景。

  • 2021-04-18
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医疗垃圾解决方案

医疗垃圾属于危险废弃品,含有大量有害病原体、有毒有害的化学污染物及放射性污染 物等有害物质,因而具有极大的危险性,我国早已将其列为头号危险垃圾。针对医疗垃圾, 我国卫生部明确规定过,医院里的医疗垃圾必须封闭储存、定点存放、专人运输,医疗垃圾 必须进行焚烧处理,以确保杀菌和避免环境污染,不允许以任何形式回收和再利用。医疗垃 圾的处置及医疗、城建、环保、科研等多个部门,需要各个环节加强协作,加大监管。 以 RFID 技术结合 GPS 技术、GPRS 技术实现可视化医疗垃圾运输管理和实时定位为基 础的高速、高效的信息网络平台和 EDI 等为骨干技术的医疗垃圾 RFID 监控系统,将为环保 部门实现医疗垃圾处理过程的全程监管提供了基础的信息支持和保障。 医疗垃圾 RFID 跟踪处理系统实现整个医疗垃圾全程监管力度,提高医疗垃圾的信息管 理能力,最大限度地保障人民的生命健康安全

  • 2021-02-14
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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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