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基于区块链的安全投票系统研究与设计

行业区块链(Consortium Block Chains):由某个群体内部指定多个预选的节点为记账人,每个块的生成由所有的预选节点共同决定(预选节点参与共识过程),其他接入节点可以参与交易,但不过问记账过程(本质上还是托管记账,只是变成分布式记账,预选节点的多少,如何决定每个块的记账者成为该区块链的主要风险点),其他任何人可以通过该区块链开放的API进行限定查询 。

  • 2021-12-17
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区块链技术开源的产权困局研究

数据层封装了底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等基础数据和基本算法;网络层则包括分布式组网机制、数据传播机制和数据验证机制等;共识层主要封装网络节点的各类共识算法;激励层将经济因素集成到区块链技术体系中来,主要包括经济激励的发行机制和分配机制等;合约层主要封装各类脚本、算法和智能合约,是区块链可编程特性的基础;应用层则封装了区块链的各种应用场景和案例。

  • 2021-12-17
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考虑网络约束的能量枢纽灵活性价值评估

考虑网络约束的能量枢纽灵活性价值评估.pdf

  • 2022-01-10
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RFID应用发展研究

各机关大院是重要的办公场所,进出大院的人员与车辆不仅众多,而且重要。而进出小区的住户或客 人的车辆更多。机关大院、小区的车辆管理水平,不仅影响车辆进出效率、车辆进出安全,而且关系机关 大院、小区的文明形象。随着我国经济建设事业的发展,汽车拥有量的急剧增加,对机关大院、小区的车 辆管理水平的要求将越来越高。为使车辆进出方便、快捷、安全,门禁管理科学高效、服务优质文明,采 用高科技产品实现车辆智能管理,是各机关大院、重要楼馆场所、高档小区停车场的必然选择。而远距离 识别产品是实现这一需求的最佳选择。

  • 2021-12-20
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基于区块链的数据访问控制方法及应用研究

区块链应用尚在实验室初创开发阶段,没有直观可用的成熟产品。比之于互联网技术,人们可以用浏览器、APP等具体应用程序,实现信息的浏览、传递、交换和应用,但区块链明显缺乏这类突破性的应用程序,面临高技术门槛障碍。再比如,区块容量问题,由于区块链需要承载复制之前产生的全部信息,下一个区块信息量要大于之前区块信息量,这样传递下去,区块写入信息会无限增大,带来的信息存储、验证、容量问题有待解决.

  • 2021-12-21
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RFID相关标准总览

标准能够确保协同工作的进行,规模经济的实现,工作实施的安全性以及其他许多方面。 RFID 标准化的主要目的在于通过制定、发布和实施标准解决编码、通信、空气接口和数据 共享等问题,最大程度的促进 RFID 技术及相关系统的应用。但是,如果标准采用过早,有 可能会制约技术的发展进步;如果采用太晚的话,则可能会限制技术的应用范围,导致危险 事件的发生以及不必要的开销。

  • 2021-12-20
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石墨烯涂料对片式散热器散热性能的影响研究

石墨烯涂料对片式散热器散热性能的影响研究.pdf

  • 2022-01-10
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基于区块链技术的会计信息系统可信性保障机制研究

在技术层面,区块链尚需突破性进展。区块链应用尚在实验室初创开发阶段,没有直观可用的成熟产品。比之于互联网技术,人们可以用浏览器、APP等具体应用程序,实现信息的浏览、传递、交换和应用,但区块链明显缺乏这类突破性的应用程序,面临高技术门槛障碍。再比如,区块容量问题,由于区块链需要承载复制之前产生的全部信息,下一个区块信息量要大于之前区块信息量,这样传递下去,区块写入信息会无限增大,带来的信息存储、验证、容量问题有待解决.

  • 2021-12-21
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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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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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