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移动通信先进技术及其未来发展

基于信号能量、波形特征、循环平稳特征等的感知方法研究,基于多用户协同感知的方法研究,支持最大10OMHz带宽,系统/终端最大峰值速率可达1Gbps。

  • 2021-06-29
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云数据中心行业发展前景分析报告

云数据中心行业对中国人的生活已经产生了较为深刻的影响,从市场情况、行业服务、服务情况、市场规模等各个方面切入到了生活的方方面面,因此对云数据中心行业的市场调研有利于较深的理解行业特性,为该行业的投资做支撑,为市民提供较好的产品与服务。

  • 2021-06-28
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蚂蚁雄兵人工智能白皮书.

蚂蚁雄兵是中国最大的数据服务互动平台,汇聚超过1000万注册用户,强力覆盖数据行业各领域人群 在数据服务中具有一定的影响力与号召力 每年,蚂蚁雄兵为多家数据研发企业提供专业数据支持与服务。 通过项目策划、项目培训、线下活动、培养优质的数据服务商 为人工智能数据行业聚拢人才与资源,创造综合价值

  • 2021-06-28
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某银行数据中心项目工程实施方案

华夏银行济南分行为满足业务需求,将根据模块化的、分层的、分级的现代数据中心设计理念,构建一个满足可扩展性、灵活性和高可用性的网络基础架构,实现对分行各业务系统提供统一的基础设施服务支持的目标。

  • 2021-06-28
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安徽省智能制造装备业政策问题研究

智能制造装备业是我国战略性新兴产业发展的重要组成部分,是推动制造业向中高端发展的重要力量。近年来,我国紧跟世界发达国家步伐,高度重视智能制造装备业发展,注重强化政策引导和推动作用。安徽省也出台了一系列支持政策措施,既有方向指引性政策,也有直接推动性政策,还有扶持企业性的政策,引导各种有利要素向智能制造装备产业流动和配置,有力加快了产业发展、企业成长和产业基地形成,特别是推动了一批技术在全国居于领先水平。

  • 2021-06-25
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智能设备安全.Tencent.Blade.Team.张博

作为前沿技术安全研究团队,Tencent Blade Team近年来在智能设备安全研究方面积累了大量成果,本次演讲中,张博将分享一些团队研究过的智能设备漏洞案例,如智能家居设备破解,智能楼宇设备破解,智能音箱窃听等,同时以此总结智能设备的攻击面与安全测试思路。最后张博将分享针对智能设备的漏洞修复与安全加固建议。

  • 2021-06-25
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.科大讯飞.人工智能企业安全建设实践分享

人工智能的发展及应用 2 企业安全建设实践 3 企业安全人才培养 “经过多年的持续积累,我国在人工智能领域取得重要进展,国际科技论文 发表量和发明专利授权量已居世界第二,部分领域核心关键技术实现重要突 破。语音识别、视觉识别技术世界领先。” ——国务院2017年7月《新一代人工智能发展规划》

  • 2021-06-24
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启用源代码分析技术处理大数据

? 传统以安全为导向的源代码分析工具只能检测到 黑客明显可以利用的漏洞,而丏这些工具所找到 的安全漏洞的数量非常多,即使这些结果是精确 的,都很难在短时间修复,这样一来,我们就丌 得丌面临两个现实问题: – 一、我们如何对付那些工具没有覆盖到的代码? – 二、我们怎样才能提高安全漏洞修复的能力? ? 为了应对这些挑戓,我们把研究的侧重点放在了 大数据分析领域,将大数据的先迚技术不我们的 研究整合到一起。借这次交流的机会,我想不大 家分享一下我们的研究方法以及我们的成果

  • 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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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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业界拥有多种专用迁移工具,并提供完善的迁移服务,助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台,实现业务的云化应用

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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