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基于深度认知神经网络的跨媒体情报大数据智能处理技术_白亮

深入分析网络空间中跨媒体数据特点及其应用需求,提出一种新的深度认知神经网络方法框架.在此基础上构建基于深度认知神经网络的跨媒体信息处理框架,并归纳总结其中涉及的关键技术,提出解决方案.实现网络空间中跨媒体情报大数据的综合、归纳和过滤,辅助从海量数据中搜索发现有价值的情报信息,进而提供"从数据到决策"的各种智能信息服务.

  • 2021-06-28
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大数据人才盘点在中小企业人才管理中的探索与实践——以A公司为例

大数据人才盘点在中小企业人才管理中的探索与实践——以A公司为例

  • 2021-12-01
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工业互联网安全体系架构

标题 工业互联网安全体系架构 作者 任增强@北京六方云科技有限公司董事长 标签 工业互联网安全 安全体系 安全架构 简介 工业互联网安全体系架构 工业互联网作为新一代信息技术与工业经济深度融合的全新产业生态,也是数字经济发展的关键基础,但是每一个新兴产业在发展过程中势必会面临各种安全问题,通过对产业现状及技术进行梳理,对行业发展有着重要的意义。

  • 2021-06-28
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.数据驱动的工业互联网自适应防护框架

工业互联网的架构与安全挑战? 常见应对策略与局限 最新趋势 数据驱动的工业互联网自适应防护架构 360在工业互联网的安全实践

  • 2021-06-28
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面向互联网金融行业的大数据资源服务平台_蒋昌俊

在大数据时代,数据已经渗透至各个行业,并且呈现出数量大、动态性、类型复杂等显著特征,尤其是互联网金融等为代表的典型行业.本文简要阐述了大数据的研究现状与重大意义,探讨了大型数据资源服务平台架构及其3个主要组成部分:数据资源识别和获取、数据资源存储和分析、服务支撑平台,并介绍了项目组在面向可信网络金融交易的大型数据分析研究与应用方面所开展的工作.具体来讲,围绕软件行为认证等关键技术,研究并开发了以行为认证为核心的可信网络金融交易系统,支持在线交易过程中产生的用户行为数据与软件行为数据的实时监控和动态展示.

  • 2021-06-28
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大数据时代的乡村治理审视与现代化转型_张春华

实现国家治理体系与治理能力现代化,作为整体治理环节中的乡村治理现代化不可或缺。而大数据技术的发展将会给乡村治理带来根本性的影响,国务院已经出台了相关大数据指导意见和行动纲要,这标志着我国从顶层设计上在不断适应大数据时代的要求进行战略部署。大数据技术成为乡村治理创新的重要驱动力,大数据技术不仅带来了乡村治理的范式转变,也给乡村治理在治理思维、治理方式、治理风险和治理策略等方面形成了挑战。在此背景下,要实现乡村治理的善治目标和现代化转型就要求树立数据思维,打造合作治理,推动乡村治理主体多元化;开展数据分析,创新治理实践,实现乡村治理决策科学化;规范数据隐私,完善治理机制,推动乡村治理走向理性化;应对数据冲击,转变治理结构,实现乡村治理体系现代化。

  • 2021-06-28
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大数据在推动钢铁电商发展中的应用_曹磊

子商务在钢铁行业的快速发展离不开大数据技术的应用,同时钢铁电商的发展更需要大数据技术的支撑。文章在介绍钢铁行业电子商务发展以及大数据的基础上,分析了钢铁电商在运营中存在的问题,探讨了大数据营销在钢铁电商中的应用。

  • 2021-06-26
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搭建基于Serverless的在线转换

? 什么是函数计算 ? 如何在函数计算平台上架设转换?具 ? 函数计算搭建转换?具的优势 ? 函数计算(Function Compute)是?个事件驱动的全托管 Serverless 计算服务。其特点是?效免运 维、弹性?可?和细粒度按量计费。 ? 媒体格式处理主要包括:图?处理、视频转码和格式转换

  • 2021-07-08
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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