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大数据视角下的开放银行数据共享模式与监管研究

随着金融科技的迅速兴起,金融业大数据的重要性日益凸显,而开放银行就是其中关 键一环。本文通过分析境内外开放银行发展模式和现状,提炼其发展特点和积极意义,并研究开放 银行数据共享模式与监管配套,在此基础上提出对我国金融统计业务和金融业大数据的相关启示。 研究结果表明应从以下方面推动我国金融业大数据和金融统计数据库发展:金融监管部门统筹推 动,制定规划和统一标准,降低构建成本;逐步升级传统数据采集共享模式,由静态转为动态;平衡 数据安全和数据共享,增强数据流动性,发挥数据价值;跨界数据收集,形成大国数据。

  • 2021-06-19
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采用CC3200与微信公众号的智能家居系统

为克服智能家居系统受第三方云平台的限制, 以及智能手机操作系统带来的 APP 开发与安 装问题, 以内置 Wi-Fi 模块的 CC3200 作为数据采集与处理核心、 自建服务器作为数据存储转发中心、 微信 公众号作为控制程序, 设计并实现 Wi-Fi+微信公众号+自建服务器的智能家居系统。 系统运行时, CC3200 将采集到的数据通过 Wi-Fi 通信方式上传到自建服务器中, 服务器存储接收到的数据, 并通过微信服务器 进行转发, 用户通过微信公众号就可以监测和控制远端的家居环境。 测试结果表明, 该系统可以稳定地运 行在 Android 或 iOS 平台的智能手机上, 并具有良好的数据安全性和可靠性。

  • 2021-06-20
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物联网信息模型与能力分析

物联网信息模型与能力分析.

  • 2021-06-17
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基于Watershed和Snake混合模型的图像分割算法

针对传统 Snake 模型存在着对初始轮廓曲线位置敏感和不能收敛到凹陷区域的问题,提出将改进的分水岭算法应用于优化 Snake 模型边缘曲线中。同时再利用遗传算法的全局优化特性,来解决 Snake 模型的局部极小值问题,提升Snake 模型的分割精度。实验结果表明,改进的 Snake 分割算法不仅能有效解决传统 Snake 分割算法对初始轮廓位置敏感以及不能收敛到凹陷区域的问题,而且具有分割效率高、分割结果更加精确的优点。

  • 2021-06-16
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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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智能楼宇安全指示牌

本发明公开了智能楼宇安全指示牌,包括底板、调节组件、隔板、储存组件、紧固组件、检测组件和减震组件;底板:上侧面上固定有两个相对有的L形固定板;调节组件:包含第一电机、T形移动块、螺纹杆、限位杆、连接框架、第二电机和安装框,所述第一电机安装在底板的下侧面上,所述T形移动块的左侧边部开设有螺纹孔,所述螺纹孔的内部螺纹连接有螺纹杆,所述螺纹杆的下端连接第一电机的输出轴,所述螺纹杆的上端转动连接在左侧的L形固定板内部的下侧面上,能够在用户靠近时自动提醒用户,而且能够非常方便的对指示牌的角度和高度进行调整,并且能够很方便的更换安全指示。

  • 2021-04-27
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6G驱动力与愿景白皮书

近日,由中国移动、美国US Cellular和欧洲 Vodafone联合牵头的《6G驱动力与愿景白皮书》在NGMN正式发布。该白皮书聚焦于6G的驱动力、愿景以及未来挑战,阐述了全球运营商对未来移动网络的展望,为移动通信行业的发展提供了重要指导。

  • 2021-04-28
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负责任的人工智能与设计创新

快速发展的人工智能技术的应用将改变人们在未来的思考和生活方式,重塑社会礼仪和道德伦理,产生巨大而不可估量的影响。数据噪音所带来的潜在社会道德和设计伦理问题可能会对设计创新中的公平性和包容性造成干扰和威胁,潜移默化地加剧社会矛盾,加深社会的不稳定性。因此,在全球化、普适计算和物联网时代,设计需要理性地重新思考其在人文艺术和科学技术之间的桥梁作用,并从新的角度来观察与探究人工智能应用下的“不确定性”问题。

  • 2021-04-24
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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2025年人工智能推动金融数据治理转型升级研究报告

当今全球数字化进程加速,金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面,移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展,业务场景日新月异,海量数据如潮水般涌现。金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据,还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素,对金融业务具有战略价值。

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2025年世界粮食和农业领域土地及水资源状况报告:增产提质潜力

土地、土壤和水资源是农业生产和全球粮食安全的基石。到2050年,全球人口预计将达到97亿,农业需要比2012年多生产约50%的粮食、饲料和纤维。这一新增需求将进一步加剧本已不堪重负的资源压力:超过60%的人为土地退化发生在农业用地(包括农田和牧场),农业用水占全球淡水取用总量的70%以上。全球95%的粮食产自陆地,土地退化、水资源短缺和极端天气的叠加威胁,给农业粮食体系、民生福祉和生物多样性带来严峻挑战。

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