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人工智能和大数据中的伦理与隐私_丁磊

阐述新出现的人工智能、大数据和应用程序这些使能的组合,正受到有关隐私和其他伦理问题的显著关注。需要一种方法来全面了解这些问题,以及涉及利益相关者,包括民间社会的解决机制,以确保这些技术的益处大于弊端。

  • 2021-06-19
  • 阅读160
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论机器人新闻对数据新闻的超越及其局限

计算机技术、 互联网技术的发展, 大数据时代的到来, 使数据新闻应运而生; 自然语言生成 技术的进步, 又在数据新闻的基础上进一步发展出机器人新闻。 机器人新闻作为 “数据新闻+自然语言生 成技术” , 在某种意义上是对数据新闻的一种 “补救” , 它实现了新闻生产从半自动化到自动化、 从低效 率到高效率的超越; 但是作为一种新的新闻报道方式和传播手段, 机器人新闻并不完美, 它因以 “数据” 为基础和核心内容而在报道题材方面受到局限, 因以人工智能技术为核心技术而在可读性、 报道深度等方 面存在不足

  • 2021-06-21
  • 阅读187
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人工智能时代_技术发展、风险挑战与秩序重构

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  • 2021-06-22
  • 阅读207
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58集团漏洞自动化检测实践

扫描节点无状态,集群架构支持扫描能力横向扩展 HOOK请求函数+redis令牌桶,实现URL细粒度的QPS管控 流程灵活,一切皆任务扫描引擎 结果写入; 数据统计; 性能管控; 丰富的插件AP

  • 2021-07-06
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企业安全建设实践与调查那些事.一加.分享版

一加OnePlus公司简介 企业安全关注点 组织建设(谁来治理:建组织) 安全治理(怎么治理:治理框架) 安全技术能力架构---IPDRR介绍 信息安全工作自身业务的突破口(人员安全意识) 调查哪些事 企业安全建设的一点经验分享

  • 2021-06-22
  • 阅读305
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中国智能制造对农业转移劳动力就业的影响

中国智能制造对农业转移劳动力就业的影响

  • 2021-06-22
  • 阅读152
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大型企业渗透测试技巧.红发.香克斯

相对于沙龙现场的大部分乙方安全人员不同,香克斯现就职于某大型甲方公司,他曾为了锻炼自己的技术能力,了解大型企业的安全布控,在多个不同的甲方单位工作过。将防守者的视角和攻击者的视角进行对比,也许能让你得到安全测试方面的新感悟。 大型企业的系统和安全特点 大型企业特点,常见大型企业都有哪些常见的系统 防御系统及其弱点分析 解析常见的防御系统的原理和弱点 通用脆弱性分析 有哪些比较常见的脆弱点 一些手法和流程 测试时有哪些比较重要的手法和注意点

  • 2021-06-22
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智能制造转型的产业政策选择

智能制造转型的产业政策选择,产业政策原则的基础

  • 2021-06-22
  • 阅读179
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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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