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联邦学习应用安全研究报告(2023年)

在追求数据要素高效高质流通的当下,“数据孤岛”现象无疑是数据要素市场化建设进程中的障碍,于是“原始数据不出域,数据可用不可见”的新范式被提出,联邦学习也作为能够实现该范式的代表技术之一,得到了快速的发展。联邦学习技术可避免原始数据流出本地,转而通过“本地存储 + 分布式学习”的联合机器学习建模方式完成多方数据价值的释放,很好地解决了数据流通与数据安全之间的矛盾。

  • 2024-02-02
  • 阅读415

汽车底盘最新技术的发展现状

越来越多的新电子控制设备被应用于汽车上。其中许多新的底盘控制技术设备在汽车的安全性、动力性、操作稳定性等方面起着重要的作用。它包括全电路制动系统( BBW,Brake-by-Wire)汽车转向控制系统(RWS、ESPⅡ等) 汽车悬架控制系统(ADC、ARC等)以及现在发展起来的汽车底盘线控技术(线控换档系统、制动系统、悬架系统、增压系统、油门系统和转向系统等)。再加上汽车 CAN 总线的应用,42 V电压技术的研究,电动汽车的研究都会带动汽车底盘控制技术向更高层次的发展。如今汽车底盘控制技术正向电子化、信息化、网络化、集成化方向发展.

  • 2024-02-06
  • 阅读356

国内外物联网产业发展现状趋势全面综述

所谓"物联网", 是指通过射频识别、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

  • 2024-02-06
  • 阅读331

数字孪生城市建设指引报告

数字孪生城市(Digital Twin City)正是面向可持续发展目标提出的城市发展新理念与新模式,已经成为城市数字化转型发展、构筑城市竞争新优势的战略选择和重要路径。中国、美国、英国、法国、新加坡、新西兰等多国正积极探索建设数字孪生城市,取得了一定成效。但目前数字孪生城市仍处于发展初期,面临着城市发展需求日益复杂、技术快速迭代更新、实施建设投入较高、商业模式仍需探索等挑战。

  • 2024-02-01
  • 阅读477

动力电池的主要问题与发展方向

首先看我们国家的发展现状。我们的判断第一个是基本掌握了车用动力电池的关键技术,我们国家动力电池的开发,和整车基本同步,十五期间开展了镍氢电池,、锰酸锂氧化物锂离子电池、燃料电池的研发,"十一五"期间加大了磷酸铁锂电池研发与产业化,"十二五"期间推进三元材料电池的研发与产业化。目前是处于这样一个阶段。

  • 2024-02-06
  • 阅读314

浙江省海宁市上塘河灌区数字孪生先行先试建设方案(22页PPT)

浙江省海宁市上塘河灌区数字孪生先行先试建设方案(22页 PPT),浙江省海宁市上塘河灌区数字孪生先行先试建设方案(22页 PPT)

  • 2024-01-29
  • 阅读297
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  • 22页
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长江三角洲未来独角兽人工智能创新双30企业报告 -kpmg

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,在新时代的技术发展中具有很强的“头雁”效应。随着技术迭代,我国人工智能的通用性正在不断增强,从制造业、金融、交通运输、能源行业、公共安全到文旅教育、城市管理甚至生态农业、医疗健康……而生成式人工智能技术的加速进化,将进一步提升我国科学技术的创新潜力以及融合能力。

  • 2024-01-29
  • 阅读223
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  • 70页
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信通院-工业互联网标识应用成效评估报告(2023年)

信通院-工业互联网标识应用成效评估报告(2023年),信通院-工业互联网标识应用成效评估报告(2023年),信通院-工业互联网标识应用成效评估报告(2023年)

  • 2024-01-26
  • 阅读217
  • 下载2
  • 45页
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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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