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白皮书室内5G网络白皮书-HUAWEICarrier

在推动5G满意度方面,室内5G覆盖比速度或电池续航时间重要两倍。 报告指出,疫情期间,室内体验成为提高网络满意度的关键因素,也成为衡量运营商5G网络满意度KP的重要指标,室内5G覆盖比速度或电池续航时间重要两倍。

  • 2021-06-23
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未来网络白皮书—无服务器边缘计算网络白皮书

本白皮书首先介绍了无服务器边缘计算网络的发展背景、基本概念、参考架构、关键技术,同时分析了无服务器边缘计算网络的典型应用场景,并探讨了无服务器边缘计算网络的生态建设。由于无服务器边缘计算网络仍处于快速发展之中,因此本白皮书还存在需要不断完善的地方,真诚地企盼读者批评指正。

  • 2021-06-23
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2018 中国联通5G服务化网络白皮书

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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工业大数据分析技术与轮胎销售数据预测

工业大数据是在工业领域信息化应用中所产生的海量数据,作为决策问题服务的大数据集、大数据技术和 大数据应用的总称。首先分析工业大数据4V特性与工业数据的特有特征,以及工业大数据来源;从多源异构工业 数据集成与数据融合方法、工业大数据计算架构、大数据带来的信息安全等三方面论述工业大数据面临的挑战与潜 在价值。探讨了工业大数据分析与挖掘方法,提出了工业大数据平台的计算架构与大数据处理平台,构建轮胎企业 大数据资源中心、大数据分析与决策应用系统。从销售数据分析和宏观数据趋势两个层面进行轮胎销售大数据分 析与预测。采用多个不同领域的销售数据源来解决销售预测历史数据特征空间稀疏的问题,使用 LASSO(The Least Absolute ShrinkageandSelectionator Operator)方法的多任务学习方法来解决高维样本空间的缺点,实验数 据验证能够提升轮胎销售预测的准确率。

  • 2021-06-23
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基于重复数据删除的连续数据保护系统的快速回滚

于重复数据删除的连续数据保护系统可以实现时间点连续的数据保护,可以将数据回滚到任 意的时刻,并且能够很好地降低存储开销,是一种理想的数据备份方式,而如何实现系统的快速回滚严’ 重影响整个系统的性能.根据基于重复数据删除的连续数据保护系统的特点,系统实现了2种数据的快 速回滚方法,并且通过cache对其中一种方法进行了加速.实验显示,2种回滚方式均能很好地实现数据 回滚,并且cache起到了很好的加速效果.针对不同的回滚需求,灵活地选用不同的回滚方式,能够快速 有效地实现数据回滚.

  • 2021-06-23
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江苏数字乡村发展报告(2021)

数字乡村是在“建设网络强国、数字中国、智慧社会”和乡村振兴战略背景下,农业农村信息化的深入系统推进、智慧城市建设向乡村的创新拓展,是信息技术在农业农村各个领域的全面应用和深度融合。报告全面介绍了全球及我国数字乡村发展建设的最新动态,并对江苏省数字乡村建设发展现状、发展亮点以及发展目标和思路等开展了前瞻性研究。

  • 2021-06-23
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防范电信网络诈骗科普分论坛.数字时代下的电信网络诈骗及防范

要坚持以人民为中心,统筹发展和安全,强化系统 观念、法治思维,注重源头治理、综合治理,坚持齐抓共 管、群防群治,全面落实打防管控各项措施和金融、通信、 互联网等行业监管主体责任,加强法律制度建设,加强社 会宣传教育防范,推进国际执法合作,坚决遏制此类犯罪 多发高发态势,为建设更高水平的平安中国、法治中国作 出新的更大的贡献 常见的网络诈骗大全 一切网络诈骗发生的条件,都是信息对称逆转 冒充领导诈骗

  • 2021-06-23
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马军.攻防常态化下的企业安全运营体系实践分享

我们的关注点 信息安全面临的威胁与挑战 安全运营体系建设 攻防常态化提出的要求 攻防常态化下的攻击趋势 攻防常态化安全运营提升的方向 攻防常态化对安全运营的思考 斗象科技攻防常态化安全运营实践 全流量智能分析特点 事件处理流程特点 升级常态化的安全攻防运营体系 实践案例分享

  • 2021-06-23
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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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