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浅析招商银行数据中心基础设施建设

招商银行新一代数据中心参照国内数据中心建设规范中A级以及国外Uptime组织所提出的Tier IV等级进行规划设计。在设计方案中，招商银行对弹性扩容、模块化、标准化、绿色节能、智能管理等进行了初步探索，通过采用高可用的基础设施架构、智能化的基础设施管理系统、多种新技术以及多层次的防护系统，构建了新一代数据中心。

  • 2022-01-21
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基于电气外特性的光伏发电系统模型等效方法

基于电气外特性的光伏发电系统模型等效方法.pdf

  • 2022-01-21
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数据治理：数据战略从制定到落实的8个要素

在一些传统企业，IT一直被认为是支撑性职能，从来没有将数据作为一个重要生产要素去看待。在以往的信息化建设过程中，都是“以流程为驱动，以线上化、自动化为目标”，数据思维和数据意识淡薄，没有将精力放在数据的收集、整理和处理上，导致“无数据可用”。

  • 2022-01-21
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SMT组件的焊膏印刷指南

现在，人们普遍将焊膏印刷作为控制涂饰焊点质量的关键工艺。若想获得优质的焊膏印刷并不是一件很容易办得 到的事，焊膏印刷工艺涉及到模板设计、模板制造、模板组装、模板清洗和模板寿命，这几个环节相互作用，相互影响。本

  • 2022-01-21
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隐私计算才是数据价值安全释放的技术最优解

2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次将数据纳入生产要素，定义数据的国家战略地位，并提出加快培育数据要素市场。作为释放数据要素价值的关键环节，数据资源的开放、共享、交换等流通需求日益增加，成为企业数字化转型乃至数字经济发展的重要部分。

  • 2022-01-21
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联邦学习中基于隐私集合求交（PSI）的样本对齐

横向联邦学习（Horizontal Federated Learning）[1][2]也称按样本划分的联邦学习，可以应用于联邦学习各参与方的数据集有重叠的特征空间和不同的数据样本的场景。举例来说，两个地区的通信运营商在各地有自己的用户群体，他们之间的用户交集非常小，因此他们的数据集中有不同的样本ID，但他们的业务非常相似，因此他们之间的特征空间是相同的。联合进行横向联邦学习可以更好的构建套餐推荐等模型。

  • 2022-01-21
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vivo联邦学习应用与实践

2016年，Google在《Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency》论文中，首先提出“联邦学习”（Federated Learning）的概念，该方法能够联合分布于多个移动终端上的数据，实现云端模型的训练。联邦学习的核心，在于模型中心化，数据去中心化。其目的是保护用户隐私与数据安全。

  • 2022-01-21
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5G中的SDN/NFV和云计算

SDN/NFV 和云计算都是起源于IT 领域的技术。如今，云计算已经非常成熟，在IT 领域已经大规模商用，SDN 技术作为新兴的转发技术，也已经被谷歌等互联网巨头部署在多个数据中心。随着虚拟化技术的发展，人们试图将更多的专有设备虚拟化和软件化，从而达到降低成本和灵活部署的目的，于是NFV 的概念诞生了。本文将结合广义上3 种技术本身的特点和未来5G 的网络能力要求，分析各技术在5G 架构中的技术定位和前景，同时结合实际的发展情况，总结未来运营商在技术研发和业务模式上的侧重点。

  • 2022-01-21
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