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基于区块链的云数据完整性保护机制

虽然有很多人看好区块链技术,但也要看到推动人类发展的技术有很多种,哪种技术更方便更高效,人们就会应用该技术。比如,如果在通信领域应用区块链技术,通过发信息的方式是每次发给全网的所有人,但是只有那个有私钥的人才能解密打开信件,这样信息传递的安全性会大大增加。同样,量子技术也可以做到,量子通信——利用量子纠缠效应进行信息传递——同样具有高效安全的特点,近年来更是取得了不小的进展,这对于区块链技术来说,就具有很强的竞争优势.

  • 2021-12-21
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2021年中国智慧城市服务平台发展报告

智慧城市概念从2008年底提出以来,在世界上引起广泛关注,我国高度重视智慧城市的发展,《国家新型城镇化规划 (2014-2020年)》的正式出台,意味着智慧城市成为我国城市发展的全新模式。到目前为止,我国开展智慧城市、信息 消费、“宽带中国”、信息惠民等试点的城市近600个,近9成的地级及以上城市提及智慧城市建设。“十四五”规划进一 步提出要坚定不移建设数字中国,加强数字社会、数字政府建设,提升公共服务、社会治理等的数字化智能化水平。站在 “十四五”和党的第二个百年奋斗目标的新起点上,我国智慧城市建设也将迈入全面数字化的新阶段

  • 2021-12-17
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2019数字长三角一体化发展报告:打造全球数字经济高地

继京津冀、珠三角之后,长三角一体化也上升为国家战略。在高质量发展的要求下,长三角要需要更好地代表国家参与新一轮全球合作与 竞争,打造我国发展强劲活跃的增长极和科技创新的领头羊,更好引领长江经济带发展,更好地服务国家发展战略。 当前,长三角一体化定位为“一极三区一高地”,即长三角通过一体化发展,使其成为全国经济发展强劲活跃的增长极;成为全国经济高质量发 展的样板区、率先基本实现现代化的引领区和区域一体化发展的示范区;成为新时代改革开放的新高地

  • 2021-12-15
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景德镇手工制瓷技艺的数字化设计研究

景德镇手工制瓷技艺的数字化设计研究.手工制瓷技艺的数字化设计

  • 2021-12-13
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纪实原则”与价值诉求”的关系研究——兼论中国美食类纪录片创作得失

纪实原则”与价值诉求”的关系研究——兼论中国美食类纪录片创作得失

  • 2021-11-30
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2019宠物消费生态大数据报告-CBNData-2019.7-63页

2019宠物消费生态大数据报告-CBNData-2019.7-63页2019宠物消费生态大数据报告-CBNData-2019.7-63页2019宠物消费生态大数据报告-CBNData-2019.7-63页

  • 2021-11-29
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阿里研究院打造全球数字经济高地2019数字长三角一体化发展报告62页景略咨询

阿里研究院打造全球数字经济高地2019数字长三角一体化发展报告62页景略咨询阿里研究院打造全球数字经济高地2019数字长三角一体化发展报告62页景略咨询

  • 2021-11-22
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组织与人才发展研究院2020企业数字化学习趋势洞察蓝皮书67页

组织与人才发展研究院2020企业数字化学习趋势洞察蓝皮书67页组织与人才发展研究院2020企业数字化学习趋势洞察蓝皮书67页

  • 2021-11-19
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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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讲透一个强大算法模型,LSTM

LSTM,善于建模时间序列的非线性动态模式;能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂,对特征解释力较弱。 而随机森林,具有强大的特征选择能力,稳定性高,训练速度快,抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势: LSTM用于建模时序依赖性,提取深层次的时间动态特征; RF用于建模非线性关系与残差校正,增强模型稳定性与泛化能力; 结构更灵活,预测更准确,解释性更强。

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讲透最强3类回归算法模型

今儿和大家分别简单的聊聊:线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解,就是回归,为什么会扯到各种各样的回归?! 咱们今儿来聊聊,希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法,能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系,也是很多复杂模型的起点。 多项式回归,在此基础上增加了非线性表达能力,适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了,不仅给预测结果,还能告诉你有多“靠谱”。

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讲透一个强大算法模型,XGBoost

今儿和大家聊一个非常常用,且重要的分类模型算法:XGBoost ! 要做分类问题(输出类别),XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来,变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost(提升)?每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”,而是按顺序逐棵建立:每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误(就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距)。

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融合ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测

今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例:基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中,一个模型很难吃下所有频段的信号,涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线:把不同频段的信号拆开来,再用最擅长处理该频段的模型去拟合,最后把各模型的预测组合起来。

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