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面向关系-事务数据的数据匿名方法

在发布同时包含关系和事务属性的数据(简称为关系.事务数据)时,由于关系数据和事务数据均有可能受 到链接攻击’需要同时匿名这两部分的数据.现有的数据匿名技术在匿名化关系.事务数据时会造成严重的数据缺 损,无法保障数据可用性.针对此问题,提出了阮.『)哆样化模型,通过等价类上的,.多样化约束和事务数据上的缸匿名 约束来保证用户隐私不被泄露.在此基础上,设计并实现了APA和PAA两种满足该模型的匿名算法,以不同的顺序 对关系.事务数据进行匿名,并提出了相应的数据缺损评估方法.实际公开数据集上的实验结果表明,与现有的数据 匿名技术相比,APA和PAA能够在保护用户隐私的前提下,以更低的数据缺损和更高的效率完成对关系.事务数据 的匿名.

  • 2021-06-21
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我国人工智能企业智慧专业化评价——基于33个上市公司截面数据

创新的时代,创新战略对企业取得竞争优势有至关重要的作用,智慧专业化是创新发展的进阶,在欧盟 地区影响巨大。根据智慧专业化概念,提出研发专业化、知识管理专业化、创新网络专业化、产品专业化4大维度, 采用层析分析法(AHP)构建企业智慧专业化评价模型对人工智能企业进行分析并评级并对智慧专业化的影响因 素排序,期望为理论界提供企业智慧专业化评价研究的基础,为企业自身创新发展提供理论依据与指导。

  • 2021-06-22
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基于大数据技术的电能质量信息状态监测平台_刘光辉

该文提出基于大数据技术的电能质量信息状态监测平台,解决电能质量信息大数据存储问题,提升电能质量信息状态监测的准确性。该平台使用监测仪在监测点采集电能质量信息,经无线通信网络传输至数据管理服务器,该服务器将海量电能数据存储到云存储模块,同时该服务器也从云存储模块调用监测数据至信息状态监测模块,该模块使用节点阻抗矩阵计算短路故障类型,通过最小二乘法构建电能状态估计模型,使用粒子群优化算法将二者结合起来构建故障定位模型,实现电能质量信息状态监测。经验证,该平台能够实现海量数据存储且运行时间短、能耗平衡性强,在普通环境和噪声干扰环境下始终具有良好的监测准确性。

  • 2021-06-19
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输配电设备泛在电力物联网建设思路与发展趋势

输配电设备泛在电力物联网建设思路与发展趋势

  • 2021-06-17
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物联网环境下多智能体决策信息支持技术

物联网环境下多智能体决策信息支持技术。

  • 2021-06-17
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“电子人”法律主体论

电子人在法律层面如何定义,他们能否享受人类社会的权益,对人类社会是否有义务。

  • 2021-06-17
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智能家居信息安全风险与防御

随着网络信息技术的飞速发展,依托于物联网的智能家居也迎来了高速发展阶段。 智能家居带给人们便捷、高效、智能的生 活环境,同时也带来了不少的安全隐患。 从智能家居的系统架构可知,智能家居产品的安全一般可从终端安全、云端安全、客户端安 全和通信安全四个方面进行评价。 通过设计安全的鉴权和访问控制机制、对固件和应用程序(APP)中的代码进行加固和混淆、本地 和云端数据的加密存储、加密的通信协议等措施,有效地降低智能家居产品的安全风险,从而保护广大消费者的人身财产安全。 该研 究对智能家居的安全风险和防御方法进行了全面的探索,为将来建设以人工智能为基础的软硬一体化生态体系起到了抛砖引玉的作 用,为实现更舒适、更安全的智慧生活打下坚实的基础。

  • 2021-06-18
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家居智能的超现实体验_—边缘侧分布式实时渲染

随着“Homekit”等家居电子设备链接平台的普及,以及大数据和人工智能等新兴技术的引入,智能家庭已经逐步实现了全家居的数字在线和自动化管控, 如何进一步激发 令人身心愉悦的体验功效便成为大家日益关注的话题。近年来,随着 AR/VR/MR 等新兴交互和数字内容呈现技术的不断完善和快速发展,在居家环境中,人们结合 5G 等新型网络技术和边缘计算系统(边缘侧分布式实时渲染),以相对经济的方式构建一种“超现实体验”已开始崭露头角。同时,结合机器学习、深度生成模型和计算机图形学的深度网络渲染技术的快速崛起,为家居智能体验升级提供了更广阔的空间。

  • 2021-06-21
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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