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时空大数据时代的地图学

时空大数据时代的地图学,地图学必将发生变革

  • 2021-06-22
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融媒传播背景下智慧资讯编播系统的设计、实现与应用

智慧资讯编播系统以“一人一频”为目标,充分运用AI、大数据、云计算等多项前沿技术,面向包括县级融媒体中心在内的各级广电媒体、车载互联网音频、智能音箱、移动互联网音频、商超等多个垂直类场景的生产系统,作为融媒传播时代广播媒体突围的新抓手,可以为广播媒体的融合发展赋能。

  • 2021-06-23
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神策数据Bank4.0_数字化运营体系构建的方法与实践

神策数据·用户行为洞察研究院对银行业品牌形象和产品品牌形象调研显示,从用户感知的层面暴露了我国银行业长期存在的同质化问题。尽管许多从业者在过去的几年内做出了有益的探索,但是大数据在提升银行业务绩效、降低运营成本、优化风控和决策、改善监管数据效率及提升客户体验方面,应用仍有明显不足。除战略、业务和产品方面的调整外,银行应积极构建以用户为中心的数字化运营体系,方能构建长久的核心竞争力。

  • 2021-06-23
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腾讯京东2021年笔记本行业与营销洞察白皮书48页

腾讯营销洞察(TMI)联合京东电脑数码,通过行业数据挖掘、问卷调查、深度访谈、营销大数据挖掘等多维度调研方法,推出了《腾讯X京东笔记本行业营销洞察白皮书(2021年版)》。本报告分析研究了笔记本行业的整体现状和发展趋势,深入了解消费者的使用场景、细分人群画像,旨在帮助更多品牌了解消费者和市场,从而更有针对性的设计自己的营销策略、投入和活动,在竞争中占领高地。

  • 2021-06-23
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大数据城市网络安全指数报告

第一章 研究背景与方法 一、 研究背景与意义 二、 研究方法 (一) 指数的构成 (二) 样本的选择 (三) 指数计算原理 (四) GDP 因子 三、 研究的局限性 第二章 中心城市网络安全指数分析 一、 综合网络安全指数分析 二、 政府网络安全指数分析 三、 企业网络安全指数分析 四、 个人网络安全指数分析 第三章 其他城市网络安全指数列表 附录 1 大数据城市网络安全指数算法说明 一、 基础数据指标 二、 指数计算模型 (一) 个人网络安全指数 (二) 企业网络安全指数 (三) 政府网络安全指数 (四) 综合网络安全指数 附录 2 四大实验室简介 一、 大数据协同安全技术国家工程实验室 二、 提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室 三、 中国赛宝实验室 四、 大数据战略重点实验室

  • 2021-06-23
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智慧城市,以人为本的新世界

一切城市的发展机遇都是人所赋予的,而其所产生的问题,归根结底也都是人带来的。对于城市而言,人口的聚集和流通促进了文明、商业和技术的发展;但同时也加剧了城市管理、社会资源和生活成本等板块的压力,成为制约城市前行的主要矛盾。在此情况下,智慧城市/智慧星球的概念开始萌芽,并逐渐生长壮大

  • 2021-06-23
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美团大数据平台架构实践-谢语宸

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-23
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CREBAD_基于芯片辐射的物联网设备异常检测方案

着物联网的飞速发展,物联网设备的安全问题受到了广泛的关注.物联网设备的款硬件特性 导致其极易遭受各类攻击.对物联网设备的异常检测成为近年的热点,传统的基于入侵检测、流量分析 等防护方式无法适用于物联网设备的软硬件环境.针对这一问题,提出了基于芯片辐射的异常检测方 案,以物联网设备在工作N-向外辐 号进行特f征提取和选择后,利用一 萎萎昙詈蓼戮端 20:4_CB3406 射的电磁波信号作为检测依据,采用遗传算法和近似熵理论对原始信 类支持向量机对正常行为产生的辐射信号进行训练.该方案具有无侵入的特性,无需对原有系统进行任何软硬件改造,适用于现有物联网设备.最后的实验结果表明:与其他常用的异常检测方案相比,该方案能够更有效地检测物联网设备的异常行为,具有较高的准确性和较低 的误报率.

  • 2021-06-24
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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