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数据中心网络设计方案

传统数据中心网络采用标准以太网技术构建,随着各类业务应用对IT需求的深入发展,业务部门对资源的需求正以几何级数增长,传统的―IT基础架构方式给管理员和未来业务的扩展带来巨大挑战。

  • 2021-06-28
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物联网移动感知中的社会关系认知模型

会关系量化是物联网移动感知服务的基础,涉及时问、空间和行为等多种决策因子,对此借助社会网络 理论,提出一种面向物联网移动感知的节点社会关系认知模型:(1)从多个角度推理和评估社会关系的复杂性和不 确定性,分析物联网移动感知中节点社会关系的时空特性,(2)综合考虑影响社会关系的多种要素.引入位置因子、 交互因子、服务质量因子和反馈聚合因子对移动节点社会关系进行合理量化,克服已有毒化模型中决策因子单一、 计算结果具有较大局限性的缺点,(3)通过信息熵和粗糙集理论确立各个决策因子的权重分配,克服已有权莺分配 中存在的主观性、动态适应性差的问题.模拟实验结果表明,与已有方法相比,该认知模型具有更好的动态适应性 和预测准确性.

  • 2021-06-28
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基于大数据视角的铁路运输收入管理信息系统研究_柳淳

铁路运输收入管理信息系统是我国铁路运输生产管理信息化的重要组成部分,是提升铁路运输企业经营管理水平的重要手段。通过分析铁路运输收入管理信息系统现状,目前在铁路局层面已经形成了运输收入大数据,实现人机联控、业务环节互控。基于大数据视角,提出应加快构建铁路行业的运输收入大数据平台,建立铁路运输行业的运输收入综合分析系统,增强运输收入风险控制信息化手段。

  • 2021-06-28
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泛在电力物联网和创新孵化网络的耦合研究

随着泛在电力物联网建设的落实和创新成果孵化转化工作的推进,研究泛在电力物联网和创新孵化网络之间 作用机理的必要性和重要性逐渐突出,双网的有效融合将推进双网协同发展,有效促进创新能力的提升和创新成果 的转化,实现打造“三型两网”世界一流能源互联网企业的战略部署。首先界定泛在电力物联网和创新孵化网络的 内涵,分析两者的关系模式,确定两者的耦合域;然后采用系统动力学方法分析两者之间的耦合作用机理,并提出 推动双网协同发展、促进区域经济发展的政策建议;最后以国网浙江电力“双创”基地为对象进行案例分析。

  • 2021-06-28
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大数据环境下信息管理专业创客运动研究_李伟超

文章首先阐述了大数据环境下创客运动的整体情况以及其主要发展形式,着重分析国外创客运动的成功案例以及对国内信息管理专业的了解,最后针对大数据环境下信息管理专业创客运动面临的问题,如国内的创客运动处于初级阶段、大数据分析技术的不成熟、信息管理学生缺乏专业实践指导等,提出一些相关的合理建议,如联合高校图书馆建立创客空间、搭建在线交流平台、积极宣传创客文化、开展技术培训与指导活动、建立社团型创客空间等,从而推动其创客运动在大数据环境下的发展。

  • 2021-06-28
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基于局部差分隐私的物联网敏感数据泄露控制

为了有效提高物联网数据安全性,提高敏感数据加密保护范围,提出基于局部差分隐私的物联网敏感数据泄露控制方 法。对物联网数据链进行简化,估计数据链距离,设计基于链距离估计的物联网数据挖掘方法。将挖掘到的物联网数据转 化为文档,对文档中数据分词部分进行处理,建立规范化的检索格式,构建敏感数据检索序列对数据库中的数据进行检索, 得到物联网敏感数据集。以物联网敏感数据集为基础,通过数据初始化、基于局部差分隐私的数据扰动、明文加密、私钥生 成、解密等多个步骤实现物联网隐私数据泄露控制。实验结果表明,研究方法的物联网敏感数据检索查全率与查准率较高, 具有较高的数据加密覆盖度与风险访问事件定位精度。

  • 2021-06-28
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基于流量指纹的物联网设备识别方法和物联网安全模型

物联网(Internet of Things,IoT)的大规模部署应用,使得有漏洞的物联网设备也可能联入网中。攻击者利用有漏洞 的设备接入目标内部网络,就可潜伏伺机发起进一步的攻击。为防范这类攻击,需要开发一种对可疑设备接入控制并管理内部 设备的安全机制。首先,为实现对可疑设备的接入控制,文中给出了一种设备识别方法,通过设置白名单,构建通信流量特征指 纹,使用随机森林方法来训练设备识别模型;其次,为管理内部设备,提出了一种智能安全管理模型,构建基于资产、漏洞、安全 机制等的本体威胁模型;最后,通过实验验证了设备识别模型的检测效果,其识别准确率达到 9 6%以上,并将其与已有类似方 法进行对比,结果证明了所提方法具有更好的检测稳定性。

  • 2021-06-28
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李德毅院士_大数据时代的跨界创新__机器人革命真的要来了_李德毅

2014年6月,由2014世界莞商大会组委会、东莞市科学技术协会、中国民主建国会东莞市委会联合主办,东莞科技进修学院和东莞市工程师协会承办的"2014东莞院士讲坛"在东莞举行,该讲坛旨在融合更加广泛的智慧资源,交流前沿技术发展和大数据时代信息最新资讯,为东莞经济加快转型建设发展助力,向全国展示东莞深化改革率先发展的新思路。中国工程院院士、国际欧亚科学院院士李德毅少将在讲坛做了"大数据时代的跨界创新"专题报告。

  • 2021-06-28
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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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结构调整,经济增速阶段性下降

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