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面向关系-事务数据的数据匿名方法

在发布同时包含关系和事务属性的数据(简称为关系.事务数据)时,由于关系数据和事务数据均有可能受 到链接攻击’需要同时匿名这两部分的数据.现有的数据匿名技术在匿名化关系.事务数据时会造成严重的数据缺 损,无法保障数据可用性.针对此问题,提出了阮.『)哆样化模型,通过等价类上的,.多样化约束和事务数据上的缸匿名 约束来保证用户隐私不被泄露.在此基础上,设计并实现了APA和PAA两种满足该模型的匿名算法,以不同的顺序 对关系.事务数据进行匿名,并提出了相应的数据缺损评估方法.实际公开数据集上的实验结果表明,与现有的数据 匿名技术相比,APA和PAA能够在保护用户隐私的前提下,以更低的数据缺损和更高的效率完成对关系.事务数据 的匿名.

  • 2021-06-21
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基于人工智能的企业铁路调度计划编制系统研究

:传统的铁路运输行车指挥模式对调度员的记忆力和经验依赖程度高,随着企业运输任务的不断增加,造成 生产任务难以完成等诸多问题,通过分析企业铁路运输作业流程及特点提出了基于人工智能的调度计划编制方法, 给出了基于人工智能的企业铁路调度计划编制系统的结构方案。

  • 2021-06-21
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大数据时代的数据主权和国家数据战略

从媒介主权、信息主权和数据主权这三个概念的区别、演变出发,论述了在大数据时代下数 据主权的重要性。当前的大数据和云处理的发展已经超越了原先以国土疆界为划分的安全概念,挑战了主权 概念,带来了复杂的权责关系。数据主权是一种权力,但实施这种权力则需要数据掌控分析能力。这种权力 和能力体现在国家安全和国家竞争力两个方面。大数据是国家战略资源,中国应构建自己的国家数据战略, 包括加强国家安全、推动技术创新和完善政府决策等。

  • 2021-06-21
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大数据时代的数据困惑——教育研究的数据困境

统计表明,整个人类文明所获得的全部数据有90%是过去两年内产生的。大数据时代给人类带 来无限的数据信息、数据知识和数据财富。但中国教育还远离大数据时代和大数据精神,加之数据增 长的不平衡性、数据共享的不公平性以及数据统计的不真实性,使得数据分析者、研究者与决策者再 一次陷入结构性短缺、集团化占有、分散化使用和有限性分享等新的数据困惑之中。

  • 2021-06-21
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大数据时代城市治理_数据异化与数据治理

现城市善治目标,必须以充分掌握治理对象各种信息为前提。大数据技术正好与城市治理对信息的巨 大需求不期而遏。大数据技术使城市善治真正成为可能:它不仅模塑治理主体思维,提升城市治理能力,而且将变革 城市治理模式,塑造城市的未来。城市治理过程中会遭遇种种数据风险。这种风险存在于数据的收集、储存、分析和使 用的全过程之中,形成所谓的“数据失真”、“数据风险”和“数据依赖”等数据异化现象。先进技术并不会自动带来城市 的善治,只有未雨绸缪,才能将城市治理中可能出现的风险降到最低。回归理性对待数据的理念,建立数据使用规范, 确立行为边界是数据治理的g--_选择。

  • 2021-06-21
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整车电子电器架构演变推.动车联网信息安全的发展

1. 人工智能等新技术驱动汽车产业进入4.0时代 ? 从工业1.0的机械化、2.0的电气化到3.0的机电一体化,汽车工业每次都发生了重大变革 ? 以CPS为标志的工业4.0时代,将使汽车在未来10 ~20年中发生革命性的变化 2. 智能网联带来交通系统的深刻变革 ? 交通安全:交通事故率可降低 95%; ? 交通效率:车联网技术可提高道路通行效率10%,CACC系统大规模应用将会进一步提高交通效率; ? 节能减排:协同式交通系统可提高自车燃油经济性20%-30%,高速公路编队行驶可降低油耗10%-15%; ? 产业带动:智能网联汽车产业将会拉动机械、电子、通信、互联网等相关产业快速发展; ? 交通出行及商业模式的改变:减轻驾驶负担,娱乐,车辆共享,便捷出行。

  • 2021-06-21
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物联网133项目实训报告.doc

本项目基于物联网,操作完成物联网应用综合实训操作架上智能家居模拟器械,实现实验架上各个仪器根据所需要求进行正常检测与正常控制,保证协调器、路由器和终端的平稳正确连接,实现例如电表、报警器、灯光、风扇以及窗帘等模拟机器的智能化控制。

  • 2021-06-21
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物联网发展概要培训教学说课PPT

物联网一一The Internet Of Things,简称IOT ,顾名思义是把所有物品通过网络连接起来,实现任何物体、任何人、任何时间、任何地点( 4A )的智能化识别、信息交换与管理。

  • 2021-06-21
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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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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

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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