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从大数据征信视角谈个人金融信息保护.郭胜基

一、大数据与征信 二、征信与个人金融信息保护 三、隐私计算-百行征信只是搬运工 四、我们的倡议 1、特点:5V ? Volume 数据量大,对存储、计算能力要求高 ? Variety 种类多,包括多种来源的结构化、半结构化、无结构化数据 ? Value 价值密度低,需要机器算法进行数据挖掘 ? Velocity 速度快,产生速度快,要求处理速度快,时效性要求高 ? Varacity 数据质量要求高,包括准确性、可靠性等

  • 2021-06-23
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华为智慧水务解决方案

华为水利水务场景化方案,以黑臭水体监管、河湖长制、中小水库管理等水利水务场景聚焦行业业务。在国家新基建的战略方向上,通过5G/人工智能/大数据的行业诉求,聚焦水利水务行业快速补齐网信短板,支撑水利水务行业强监管,从而带入水利水务行业ICT转型概念

  • 2021-06-24
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以人民为中心的城市智能交通大数据体系研究与实践-

为了构建现代化交通治理体系,提升以人民为中心的品质交通服务能力,亟需构建强驱动与可持续的城市智能交通大数据体系。首先回顾了城市交通大数据研究的应用现状,然后分析了城市交通大数据的发展需求与目标,最后以广州市城市交通大数据应用为例,阐述了广州市“一个中心、三大平台”的城市智能交通大数据体系,以期为交通大数据的深入研究和应用提供借鉴,推动交通大数据的创新发展

  • 2021-06-24
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基于物联网的随机性电源即插即用运维技术方案研究

:针对随机性电源接入规模大、地域分布广导致的运维困难问题,提出了基于物联网的即插即用运维技术方 案。该方案采用移动互联网技术及地理信息技术,实现设备运行维护的即插即用及现实地理场景精确定位。基于 四维健康评估模型维修预警专家系统能够及时发现隐患并提前维护,很好地满足随机性电源设备的运维的需求。

  • 2021-06-24
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基于物联网环境的智能家居系统的研究与实现

本文在充分研究国内外关于物联网技术及现有的智能家居系统的前提下,分析现有技 术的优势和不足,并构建了一个功能完整、完善的智能家居系统。文章首先介绍了物联网 结构及其关键技术与典型应用,并引出当前物联网研究存在的智能空间方案设计、Agent 与智能技术、新型人机交互技术、物联网新型应用等热点问题。接着,本文针对这些典型 研究热点,逐一依次详细描述了物联网环境下的智能家居场景设计、无线通信协议选型、 无线传感器网络软硬件模块设计、拓扑结构设计、移动代理框架构架与设计、智能算法融 合与实现、智能多空间架构设计与场景实现、虚拟现实技术融合、物联网环境下智能电表 新应用设计与实现等核心问题。最后本文对所研究的物联网环境下的智能家居系统场景做 出总结与展望,并提出进一步的工作计划。

  • 2021-06-24
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基于物联网技术的烟叶精益物流管理探索与实践——以重庆市为例

为通过精益管理实现降本增效,按照“购销有记录、信息可查询、流向可跟踪、责任可追究、产品可召回、质量有保 障”的物流管控信息化建设要求,重庆市烟草公司从优化业务流程、丰富质量数据采集手段及完善物流追踪三方面着手,探索建 立了一套烟叶精益物流管理体系,在规范烟叶收购秩序、提高作业效率、减工降本方面成效显著。该体系的建立为实现全面精益 烟叶生产奠定了基础。

  • 2021-06-24
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构筑数字化教育生态新环境

构筑数字化教育生态新环境——电子课本与电子书包研究与发展述评

  • 2021-06-23
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“互联网 基层治理”_基层整体性治理的数字化实现路径

“互联网 基层治理”_基层整体性治理的数字化实现路径

  • 2021-06-23
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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