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联邦学习应用安全研究报告(2023年)

在追求数据要素高效高质流通的当下,“数据孤岛”现象无疑是数据要素市场化建设进程中的障碍,于是“原始数据不出域,数据可用不可见”的新范式被提出,联邦学习也作为能够实现该范式的代表技术之一,得到了快速的发展。联邦学习技术可避免原始数据流出本地,转而通过“本地存储 + 分布式学习”的联合机器学习建模方式完成多方数据价值的释放,很好地解决了数据流通与数据安全之间的矛盾。

  • 2024-02-02
  • 阅读312

汽车底盘最新技术的发展现状

越来越多的新电子控制设备被应用于汽车上。其中许多新的底盘控制技术设备在汽车的安全性、动力性、操作稳定性等方面起着重要的作用。它包括全电路制动系统( BBW,Brake-by-Wire)汽车转向控制系统(RWS、ESPⅡ等) 汽车悬架控制系统(ADC、ARC等)以及现在发展起来的汽车底盘线控技术(线控换档系统、制动系统、悬架系统、增压系统、油门系统和转向系统等)。再加上汽车 CAN 总线的应用,42 V电压技术的研究,电动汽车的研究都会带动汽车底盘控制技术向更高层次的发展。如今汽车底盘控制技术正向电子化、信息化、网络化、集成化方向发展.

  • 2024-02-06
  • 阅读250

国内外物联网产业发展现状趋势全面综述

所谓"物联网", 是指通过射频识别、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

  • 2024-02-06
  • 阅读225

数字孪生城市建设指引报告

数字孪生城市(Digital Twin City)正是面向可持续发展目标提出的城市发展新理念与新模式,已经成为城市数字化转型发展、构筑城市竞争新优势的战略选择和重要路径。中国、美国、英国、法国、新加坡、新西兰等多国正积极探索建设数字孪生城市,取得了一定成效。但目前数字孪生城市仍处于发展初期,面临着城市发展需求日益复杂、技术快速迭代更新、实施建设投入较高、商业模式仍需探索等挑战。

  • 2024-02-01
  • 阅读363

动力电池的主要问题与发展方向

首先看我们国家的发展现状。我们的判断第一个是基本掌握了车用动力电池的关键技术,我们国家动力电池的开发,和整车基本同步,十五期间开展了镍氢电池,、锰酸锂氧化物锂离子电池、燃料电池的研发,"十一五"期间加大了磷酸铁锂电池研发与产业化,"十二五"期间推进三元材料电池的研发与产业化。目前是处于这样一个阶段。

  • 2024-02-06
  • 阅读207

智慧城市“一网统管“运营研究报告(2024)

党的十八大以来,国家治理体系和治理能力现代化已经上升为全面建设社会主义现代化国家的重要动力和保障。2018年11月,习近平总书记在上海考察时强调:“城市治理是国家治理体系和治理能力现代化的重要内容”,“推进国家治理体系和治理能力现代化,必须抓好城市治理体系和治理能力现代化。运用物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新,从数字化到智能化再到智慧化,让城市更聪明一些、更智慧一些,是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路,前景广阔”等。习近平总书记的一系列重要论述为新时代中国城市治理特别是大城市治理指出了变革方向,也为“一网统管”的萌芽与发展奠定了前期思想基础和政治基调。

  • 2024-01-26
  • 阅读255
  • 下载0

北京理工大学信号与系统实验实验报告

实验目的: 1、掌握信号的 MATLAB 表示及其可视化方法。 2、掌握信号基本时域运算的 MATLAB 实现方法。 3、利用 MATLAB 分析常用信号,加深对信号时域特性的理解。

  • 2024-01-24
  • 阅读227

企业生态系统

企业生态系统作为学术范畴系统而科学的论述,严格地说是从美国学者詹姆斯·穆尔开始的。詹姆斯·穆尔对“企业生态系统”作了如下的定义:企业生态系统是由相互作用的企业组织与个人所形成的经济群体,包括生产商、销售商、消费商、供应商、投资商、竟争商、互补者、企业所有者或股东,以及有关的政府机构等,同时包括企业生产经营所需的各种资源。在穆尔看来,紧密相关的组织和个人形成一个像自然生态系统的组织生态系统,任何组织和个人都不是孤立的,某个组织的战略行为必然对其他组织产生影响,企业与其他组织之间存在着共同演化的关系

  • 2024-01-24
  • 阅读223
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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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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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