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人工智能时代的刑事责任演变_昨天、今天、明天

人工智能时代刑事责任的前世今生,如果一个人工智能不受控制,该给予它什么样的法律制裁?

  • 2021-06-17
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基于单片机的智能安防报警系统_乔凌霄

提高安防措施已成为现代很多家庭优先考虑的问题之一。针对家庭安全的要求,设计了一种基于单片机的智能安防报警系统。该设计由硬件电路设计和软件设计两大块组成。硬件电路由状态指示灯、单片机STC89C52最小系统、蜂鸣器报警模块和DYP-ME003人体红外传感器模块组成。软件设计由单片机C语言软件开发系统Keil进行程序编写,对其系统进行优化,实现了实时监控,现场远程报警等功能。对系统进行了测试,结果表明,系统工作稳定可靠,对居家环境能进行有效监控和报警,具有误报率低,操作简单,易于实现的优点。

  • 2021-06-30
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文木公司的民间文艺数字化实践研究

文以作为非遗数字化中极为重要的民间文艺的数字化为例,简单梳理数字化的定义 内涵、民间文艺数字化的国际和国内历史背景,联系《大数据时代》中的相关案例阐述民间文艺数 字化的必要性以及数字化背后存在的一系列需要警惕的问题。通过对国内首家专业文化遗产资源整 合服务机构一一文木,其数字业务分类、特点和衍生应用成果的介绍分析,对未来非遗数字化保护 和发展的实践提供一些经验借鉴。同时,为我们认识了解、深入研究中国非遗保护与发展的历史、 发展和变迁过程提供一个全新的思路与切入点

  • 2021-06-27
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5G网络部署初期架构选择和未来迁移路径分析

结合 5G 独立组网与 5G/LTE 联合组网下的网络架构的不同选项的特点,分析了 5G 网络初始部署时的架构选 择策略,并进一步分析了未来迁移到独立网络架构的必要性以及基本原则。在此基础上,对 TR38.801 提供的各 种迁移途径进行了分析和说明,从而全面了解 5G 初期部署和后续迁移的各种可能性

  • 2021-06-28
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基于物联网技术的小波域分块压缩感知算法的图像重构系统设计_赵勃

用电数据在电力物联网中通常使用公网或无线信道传输,很容易被窃听者截获。在不破解加密内容的前提下,窃听者可利用大数据技术从用电数据中获取用户能耗大小、用能设备、作息规律等多种敏感信息。针对这一问题,文章提出了一种用电数据全程安全传输方案,利用群签名技术的不可关联性保护个体身份的匿名性,利用数据拆分转发方式的数据隐藏策略保证数据的不可区分性,有效保障用户隐私安全。

  • 2021-06-22
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基于大数据技术的大类招生背景下校院两级督导信息化平台开发研究_李健

针对当前高校信息化平台建设存在的问题,尤其是目前尚无校院两级的督导信息化平台,在B/S、C/S网络模式交叉混用的基础上,基于大数据搭建了教学督导信息Hadoop平台和环境,设计了一个集教务、教学、监督、数据统计于一体的新平台。在大类招生的背景下,采用MapReduce计算框架对海量督导数据进行处理,应用数据挖掘算法进行平台数据的分析及对教学的指导作用,完成不同角度、不同层次的教学过程与学习过程数据采集,从根本上提高督导工作效率,解决教学过程中的种种问题,有利于高校在人才机制体制改革的今日,源源不断的培养创新型人才。

  • 2021-06-21
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大数据和云计算技术在燃煤电厂节能减排中的应用设计_张志勇

以我国火电行业节能减排技术发展需求为牵引,以燃煤电厂烟气数据采集、数据存储、数据安全、数据分析为着力点,将大数据、云计算、物联网等现代化技术应用于燃煤电厂节能减排过程中,搭建了节能减排监控平台。该平台具有实时监测、设备故障分析、环保对标、技术监督、电价核算等功能,可实现火电厂大气污染物的实时监管和设备状态的智能监测,为电厂智慧化运行管理提供技术支撑,为电网绿色节能调度提供数据信息。

  • 2021-06-21
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装备大数据安全保护研究_姜波

本文通过梳理大数据技术发展及数据资源建设现状,可视化呈现了数据资源建设使用中出现的数据泄露现状及趋势,剖析了数据泄露的根本原因。在分析军队装备大数据建设及规划情况的基础上,建立了装备大数据安全问题分析方法,即在数据采集阶段、数据传输阶段、数据存储阶段和数据使用阶段,分别构建装备大数据不同维度安全要素,包括安全威胁、安全主体和安全保障,并应用于分析装备大数据安全问题。此外,本研究还深入分析了装备大数据建设应用过程中四个阶段存在的安全风险,构建了装备大数据全周期、立体化、协同化的安全防护体系,研究了装备大数据安全保护技术框架,包括以大数据访问控制技术、安全检索技术和安全计算技术为支撑的大数据安全技术和以匿名隐私保护技术和差分隐私保护技术为支撑的大数据保护技术。希翼研究结果能够为装备大数据全寿命周期内的安全防护提供一定借鉴。

  • 2021-06-21
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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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