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物联网感知终端安全标准解读和测试思路

随着人类社会“信息化”和“智能化”的发展,万物互联成为趋势,从智能家居、智能电网到智慧城市、工业物联网,网络空间与现实世界的结合越来越紧密,与此同时,网络安全事件的影响也越来越严重。物联网感知终端作为物联网世界的基本组成单元,其安全性得到普遍关注。

  • 2021-04-25
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我眼中的“物联网”

物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络,互联网是把人和信息联系在了一起;例如我在中国就可以登陆美国的网站,可以去查阅地球背面的图书馆的信息。物联网,是把人、信息、物体都联系在了一起,我们可以操控地球背面的机器人,3D打印机。

  • 2021-04-25
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DevSecOps标准解读

? DevOps的定义:“开发(Dev)”和“运维(Ops)”的缩写,是一组过程、方法与系统的统称,强调 业务人员及IT专业人员(开发、测试、运维等)在应用和服务生命周期中的协作和沟通;强调整个组织的 合作以及交付和基础设施变更的自动化,从而实现持续集成、持续部署和持续交付等的无缝集成。 ? DevSecOps的定义:是将信息安全的框架整合到DevOps的工作流程中,研发、运营、测试、安全多个部门 紧密协作,在提升开发和运营敏捷性的同时,也保障了数据和服务的可用性与安全性。

  • 2021-04-25
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大数据背后,是谁在监视我们的生活?

在数据的世界里,我们面对手机的每一个举动,都在成为机器学习的材料,训练人工智能更加理解人性。曾经那些高深玄奥的人生命题——我们是谁?好朋友意味着什么?我们将会选择什么样的生活——这些答案都可以从搜索记录、社交网络的聊天记录和手机传感器里找到。

  • 2021-04-22
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大数据打脸性别偏见

大数据打脸性别偏见 这种理论在发展中提出了性别本身是流动的,男性和女性所表现出来的特征也并非完全稳定,每个男性个体和女性个体都是千差万别、千姿百态的。 因为界限并不存在,所以“越界”也就失去了标准。

  • 2021-04-20
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2020应用内竞价广告变现指南

应用内广告是移动应用变现的重要来源之一。发布商想要最大化提升广告收入,除了需要制定有效的变现策略,还需要考虑采用新的技术,而应用内竞价被认为是广告变现的未来。随着应用内竞价的落地应用,越来越多的发布商正在拥抱这项新技术。本指南旨在全面解析应用内竞价技术,为您提供更高效的变现方案和行动建议。

  • 2021-04-20
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面向大晶面超声换能器的虚拟平行投影光声模型重建算法_李娇

光声层析成像重建方法中,在考虑超声换能器尺寸影响时,特别是大晶面超声换能器,经典光声模型重建算法将晶面离散化,通过分别计算每个离散点的正向模型并求和来建立最终正向模型矩阵。这种基于模型的重建方法已被证明比传统的延迟叠加和反投影重建方法具有更高的精确性,但同时也导致巨大的时间消耗和计算存储空间。本文提出一种基于虚拟平行投影的光声模型重建算法,直接建立虚拟平行投影的模型矩阵来代替晶面离散点模型矩阵之和,适用于使用大晶面柱型聚焦或平面超声换能器的光声层析成像系统。数值模拟、仿体及活体实验结果表明,该方法与基于离散化晶面的光声模型重建方法具有相似的图像重建性能,但是其重建过程的时间消耗和计算存储空间需求显著降低。

  • 2021-04-20
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中国信通院2017年中国人工智能产业数据报告

人工智能(Artificial Intelligence)是全球 2017 年信息通信领域的最大热点,远高于物联网、5G、安全与隐私、区块链等。

  • 2021-04-19
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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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