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2020区块链溯源服务创新及应用报告

中欧-普洛斯供应链与服务创新中心(以下简称“中欧供应链中心”)、京东数科联合发布了《2020区块链溯源服务创新及应用报告》,首次以科研课题报告形式对区块链追溯应用采纳的影响因素及作用效果进行深入研究。中欧供应链中心作为报告的主导研究机构,分析了影响和阻碍区块链防伪追溯服务采纳相关的若干因素,并对这项服务的应用价值进行了论证。 报告由国家自然科学基金重点国际(地区)合作研究项目提供支持,报告数据表明,品牌商在上线区块链防伪追溯服务后,正面提升效果显著:在实证分析的四个品类中,用户在购买追溯产品后,在一定时间内对于同品牌产品的销售表现均出现了显著性提升,其中,海产生鲜复购率提升47.5%;营养保健品的销量提升了29.4%;母婴奶粉的访问量提升了16.4%。在退货率方面,营养保健品的退货率相对下降了4.5%。而同时采用区块链追溯和千里眼视频直播/录播功能的生鲜追溯商品,销量提升幅度更是高达77.6%。

  • 2021-07-01
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6G需求、愿景与应用场景探讨

随着5G市场的快速发展,通信学术界、产业界以及标准化组织均启动了6G在愿景、需求和技术上的研究。6G一定是一个对5G不足不断增强,并满足新的需求而顺势发展的系统,将在5G基础上全面支持整个世界的数字化,并结合人工智能等技术的发展,实现智慧的泛在可取、全面赋能万事万物。为了促进6G通信技术交流,推动我国6G通信技术发展,《电子技术应用》杂志2021年第3期推出“面向6G的网络与业务需求”主题专栏,论文内容针对6G需求、愿景与应用场景展开讨论,重点涵盖6G典型业务和应用场景、6G网络指标体系、6G网络架构以及在内生智能和立体多维覆盖方面的发展趋势等多个领域,期待为6G技术研究和发展提供有益的借鉴。

  • 2021-04-26
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研报通信行业运营商系列报告六5G基站电费真的会大幅增长吗

通信行业运营商系列报告六5G基站电费真的会大幅增长吗

  • 2021-04-16
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证券期货业机构内部接口 证券交易

证券市场是由众多参与者进行数据交换的市场,交易电子化的发展潮流推动着市场参与者之间的数据交换也趋于数据电子化。然而,证券公司内部不同系统之间,证券公司与机构客户之间,证券公司与开放证券平台之间,在各自系统软硬件上存在差异性。当前信息系统数量众多,缺乏统一标准,数据共享难度大;系统架构相对紧耦合,市场技术就绪周期长,难以快速适应业务与管理创新变化。本文件通过全面梳理证券公司内部委托交易的关键业务流程与数据交换,研究证券公司内部委托交易信息交互的共性热点问题,从而快速建立统一、开放、灵活的委托交易数据接口。

  • 2022-12-09
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Teradata专家说:引领数字化转型要让企业数据生态落地

数字化转型不是一个单一的、可以一触而就,或者一劳永逸的信息后项目;而是一个旅程。企业应该从企业战略层面考虑整个数据生态与全生命周期管理为指导纲领。

  • 2023-02-09
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工业以太网实时通讯技术

工业以太网实时通讯技术工业以太网实时通讯技术工业以太网实时通讯技术

  • 2021-09-22
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基于神经网络模型的生物组织参数反演算法_徐歌

针对逆向求解生物组织光学特性参数存在测量精度不高,在体测量困难等问题,提出了利用神经网络模型反演生物组织光学参数的方法,该方法以蒙特卡罗算法输出的不同距离r处的漫反射率值R(r)作为输入,吸收系数和散射系数为输出,搭建神经网络反演算法。将神经网络反演算法反演的散射系数和吸收系数值与蒙特卡罗算法获得的散射系数和吸收系数值进行对比。仿真实验表明:选择r=0.1cm以及r=0.3cm距离处的漫反射率作为输入,利用神经网络模型反演的吸收系数和散射系数的MAE值分别为0.003和1.574,一致性决定系数R2分别为0.9997和0.9915。因此神经网络模型反演的生物组织参数与蒙特卡罗算法获得的吸收系数和散射系数值具有较好的一致性,且反演精度高,操作简单,为在体进行生物组织光学参数测量提供了新思路。

  • 2021-04-20
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人工智能正解放化学家的双手

在化学合成领域,由于不同化学反应条件下的无穷变化,研究人员设计化学合成路线基本上还是依靠手工——在药物分子合成领域尤其突出。这就让化学合成更像一种“劳动密集型”工作。 但在人工智能时代,这种状况将逐渐成为过去。基于大数据与人工智能的计算机程序在辅助研究人员进行化学合成路线设计方面开始变得越来越成熟实用。

  • 2021-04-24
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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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