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基于VxLAN的网络分组策略研究与分析

IP 网络接入的终端数量和种类越来越多(如企业员工 PC 或 TC 接入、访客手机接入、IP Phone / 打印机/ 物联终端等 接入)、承载的业务类型日益丰富,例如企业办公网、生产网、视频监控网、智能楼宇物联网等统一到 IP 网络上承载,员工接 入方式也多种多样,如公司分支机构或总部接入、出差远程 VPN 接入等,传统基于 ACL 的网络策略无法应对企业 IP 网络 业务场景的变化,面临管理维护复杂度的重要挑战。 该文给出一种基于用户逻辑分组(安全组)的策略模型,并全面分析 企业应用场景,给出基于 VxLAN 网络的安全组全网同步方案,实现网络策略与网络属性(IP/ VLAN/ MAC)等无关,大大降 低企业 IP 网络策略数量和变更频率,并在实际大型企业的 IT 网络进行应用评估,可以将数以万计的策略数量降低到百 计,应用价值高、效果明显,指明了企业 IP 网络策略的演进方向。

  • 2021-04-26
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一种智能楼宇控制系统

本发明公开了一种智能楼宇控制系统,尤其涉及一种楼宇电梯智能等待控制系统。本发明中:控制系统对电梯到达预呼叫楼层的剩余时间进行分析,控制系统内对室内人员抵达电梯的预留时间进行分析,通过对电梯到达呼叫楼层的剩余时间与室内人员抵达电梯的预留时间进行信息对比分析,驱动室内电梯显示控制器上的声光提醒器进行声光提醒操作。楼宇中电梯口位置以及连通电梯口的楼道内位置都装设有人体红外传感器。本发明通过为人们在室内等待电梯时提供可预见性的电梯抵达提醒操作,从而让人们在电梯等待时间内完成急需处理的小事情,不会错过乘坐电梯;即使在错过电梯的状态下,电梯通过传感检测手段,不在停靠该楼层,实现了电梯运行的高效化、节能化。

  • 2021-04-26
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一种楼宇暖通空调系统控制方法

本发明提供了一种楼宇暖通空调系统控制方法,包括以下步骤:对具有可变风量和恒定送风温度的暖通空调系统建立知识模型,根据所述知识模型将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练;将经过预训练的智能体在真实环境中基于所述知识模型和所述深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习,并实时更新基于数据驱动的环境模型。将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练,预训练过程中减少了智能体在真实环境中交互时产生的学习成本。基于知识模型和深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习,在迭代学习过程中实时更新基于数据驱动的环境模型,使在线训练更加稳定,同时还可以降低学习成本。

  • 2021-04-26
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旅游大数据应用研究报告

全球范围内,运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。2015年9月国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》, 明确了多个重点 任务,包括加快政府数据开放共享、推动产业创新发展和健全大数据安全保障体系等内容。

  • 2021-04-26
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大数据

前瞻来看, 随着互联网对网民的理解,网民对网络的反作用,互联网将变得越来越智能。它在满足你需求的同时,也在创造新的需求。前者的代表是Google,后者的典型则是Facebook。谷歌的盈利在于所有的软件应用都是在线的。用户在免费使用这些产品的同时,把个人的行为、喜好等信息也免费的送给了Google。因此Google的产 品线越丰富,他对用户的理解就越深入,他的广告就越精准。广告的价值就越高。

  • 2021-04-26
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大数据基础平台建设方法

企业内部的各种应用系统相互独立,企业应用系统没有统一的入口,一名员工拥有多个账户。个人业务相关信息缺乏集中展现的地方,员工需要不断在各种系统之间频繁切换。企业中的基础数据和主要数据有在不同的系统中都是重复,混乱的,没有统一的入口。

  • 2021-04-26
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大数据基础-走进大数据第八章物联网技术获取海量数据

物联网是指在物理世界的实体中部署具有- -定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备,通过网络设施实现信息传输、协同和处理,从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。

  • 2021-04-26
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2020电子信息产业工业互联网发展报告

为更进一步阐释中国电子信息产业工业互联网的发展情况,赛意信息联合亿欧发布了《2020电子信息产业工业互联网发展报告——赛意信息专项研究》。作为国内领先的企业数字化服务商,赛意信息连通着制造企业与工业技术领域,有着长期的客户积累和产品技术优势,在其众多行业客户中,电子信息产业的工业互联网落地有着重要的标杆意义,对报告的内容提供了丰富的内容与案例参考。

  • 2021-04-26
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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