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大数据技术在信托行业中的应用(公开版)

随着互联网和信息技术的发展及"互联网+”概念的外延不断扩大﹐产生了越来越多的海量数据和多类型的数据,对这些巨大的数据处理需求,也引发了信息产业的高度繁荣,各行各业纷纷加大信息化建设力度,增加对云计算、大数据等领域的信息科技投入,以期抢占互联网时代大数据应用的战略高地,从而在激烈的市场竞争中得以斩获先机。

  • 2021-06-25
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智能客服与营销专场-平台型战略合作互利共赢-叶萌

猪八戒网不仅为人才匹配全球商机,而且还凭借自身专业孵化能力为每一位人才赋能,帮助他们突破时空限制,最终实现“我在猪八戒,服务全世界”。同时,猪八戒网通过整合平台专业人才资源,输出了完整的“互联网+行业”解决方案,让雇主可以在平台上“找专业人做专业事”,进而专注于自身核心业务、提高工作效率。

  • 2021-06-25
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关于能源工业互联网安全的思考

工业互联网是发展驱动力 工业互联网的实践 能源转型革命下能源互联网发展 新基建下能源互联网形态 能源互联网建设基础是网络 能源互联网建设核心数据 能源互联网建设重点是安全 能源互联网数据安全是重中之重 加强能源互联网安全体系建设 能源互联网安全体系顶层设计 能源互联网安全架构 能源互联网安全的要素 能源互联网信息流安全国产化替代

  • 2021-06-24
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EasiSHA_一种软硬件协同的物联网可重塑终端架构

出了一种软硬件协同的物联网可重塑终端架构EasiSHA,采用以可重塑计算部件为核心的 终端体系结构,能够针对应用需求动态调整软硬件资源配置,在提供较高通用性的同时能够有效降低终 端的硬件冗余度.提出了一种软硬件任务调度机制,根据物联网应用运行时所需终端的性能指标,实时 动态改变计算任务的执行方式,在终端性能满足应用需求的前提下优化终端整体功耗.提出了一种计算 任务复用机制,采用软硬件协同的方式实现应用程序与标准计算任务之间的松耦合,减小应用程序与计 收稿日期:2012—07—25;修回日期:2012-09 11 基金项目:国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2011CB302803);中国科学院战略性先导科技专项项目(XDA06010403);国家自 然科学基金项目(61003293);北京市自然科学基金项目(4112054);江苏省自然科学基金重点研究专项项目(BK2011007);国家科 技重大专项项目(2010ZX03006—006) 通信作者:李栋(1idong@ict.ac.cn) 万方数据 960 计算机研究与发展2014,51(5) 算任务之间的关联度,并结合云端任务共享机制实现任务的可复用性,能够有效优化物联网应用的开发 速度和成本.

  • 2021-06-24
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大数据合作资产的多元创新模式_齐佳音

互联网时代数据成为第五大生产要素,大数据合作资产成为解码数字经济创新逻辑的新型资产。本文采用扎根理论与网络志相结合的研究方法,以影响者营销这一新型营销模式为研究对象,从技术实践论视角探讨消费者主导型大数据合作资产创新的一阶效应与二阶效应。在此基础上,提出大数据合作资产的多元组合创新模式,即突变性创新、适应性创新和复制性创新的多元组合,剖析了多元创新模式中的长期与短期、回报与风险、合作与竞争等问题。研究结论扩展和深化了既有大数据合作资产适应性创新理论,对企业大数据合作资产创新实践具有启示意义。

  • 2021-06-24
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Xen基础架构安全性分析

Xen 是一个基于Hypervisor 和虚拟化的开源虚拟机监视器,由剑桥大学的lan Pratt 教授领导发起 Xen Hypervisor,运行在硬件层之上的“元”操作系统,用于协调硬件资源(CPU、内存)、各虚拟机之间进行环境隔离; Domain 0,一个运行上Hyerpvisro上修改过Linux Kernel的独特虚拟机,控制硬件IO资源,与Domain U交互。 Domain U 运行在Hypervisor上的虚拟机,分为PV和HVM

  • 2021-06-24
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中西部农村公共服务数字化转型面临的挑战及其应对

中西部农村公共服务数字化转型面临的挑战及其应对

  • 2021-06-24
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2017腾飞视频-企业与创客精确大数据共享的服务生态圈商业计划书【最终版】

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)。

  • 2021-06-24
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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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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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