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大数据时代美国信息隐私权客体之革新——以宪法判例为考察对象

大数据时代美国信息隐私权客体之革新——以宪法判例为考察对象

  • 2021-06-21
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物联网环境下UC安全的组证明RFID协议

的安全和隐私保护问题 是制约其进一步发展的关键 性问题,如何设计一个安全、 高效的组证明 RFID协议是物联网安全需要重点研究的一个问题.首先,文中对物联网环境下组证明RFID协议的交互模型和攻 击模型做了分析和描述.然后,在通用可组合安全框架下,形式化定义了理想功能FvS和RFID组证明理想功能 FGP.最后,在Fvs-混合模型下,设计了组证明RFID协议πGp,并证明对于任意的攻击者而言,协议πGP,能安全实现 理想功能FGP.根据组合定理表明新的组证明RFID协议具有通用可组合安全性.

  • 2021-06-26
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网络化非线性系统的同步控制与分析

近年来,网络化非线性系统在人工智能、智能制造、智能电网和互联网的拥塞控 制等领域得到了广泛的应用。这些大规模系统由许多个子系统相互交织而成,子系统 之间又通过网络彼此通信。受限于网络带宽、外界非线性扰动以及传感器自身物理结 构的限制,整个系统的运行状态会发生很大的波动。因此,如何设计控制器使得此类 网络化非线性系统达到同步至关重要。

  • 2021-07-01
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基于城市信息模型的新型智慧城市管理平台_包胜

自2012年我国开展智慧城市建设项目以来,各地智慧城市的建设如火如荼。然而,在实践过程中,现有的智慧城市建设模式仍然反映出许多不足之处,"数据孤岛"、"重复建设"等现象屡见不鲜。近年来,随着城市信息模型技术的诞生,这一结合了三维地理信息系统、建筑信息模型和物联网等多种先进技术的城市管理手段,将为智慧城市的建设注入新鲜的血液。从智慧城市和CIM技术的内涵出发,两线并行,形成一套基于CIM的智慧城市管理平台设计方案,并结合现存的智慧城市建设管理模式,对基于CIM的新型智慧城市建设的合作模式、内在逻辑、运行优势和建设目标进行细致讨论,最终为我国"新型城镇化"建设提供一套切实可行的方案。

  • 2021-07-01
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人工智能发展中的伦理问题研究

人工智能的迅猛发展和广泛应用,推动了社会生产和人类生活的进步和发展,为 人的发展提供了广阔的空间和新的可能。与此同时,也给当代人类带来了前所未有的 挑战和新的问题。它不仅带来了经济、法律、社会等方面的问题,也对人类伦理道德 生活产生了新的挑战和冲击,并引发了许多新的伦理道德问题。如何准确把握人工智 能发展中面临的伦理挑战,深刻反思人工智能导致的伦理道德问题,并提出合理而具 有前瞻性的伦理道德规范体系,以促进人工智能的良性健康发展和社会的不断进步。 这是摆在当代人类面前亟待解决的重大问题

  • 2021-06-29
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试验设备调度及试验数据管理系统设计与实现

随着工业 4.0 的到来以及汽车制造业的不断发展和进步,汽车制造业信息 化管理不断促进汽车制造业转向智能制造方向的发展。而信息化发展最基础一 环就是内部的信息管理方式调整,且由于汽车制造业数据量大、数据结构复杂、 业务流程繁琐等因素,提高数据管理规范,将信息技术与数据管理结合,将有 利于企业内部数据流通,实时高效反馈和追踪数据,所以企业内部纸质化数据 管理转为信息化管理势在必行。

  • 2021-07-01
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数字化智慧医疗病区质量管控研究

数字化智慧医疗病区质量管控研究,让数字赋能医疗

  • 2021-06-21
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薛忠胜.新常态下的安全新思维.发布稿

持续互联网化,使我们的攻击面不断扩大 内网应用 为主 病毒 单一网络 环境 混合云 互联网应 用普及 APT 漏洞 非标化 漏洞 标准化 ? 攻击类型越来越多,攻击方法传播更快 ? 软件定义一切,网络边界逐渐消融 ? 非标准化弱点成为企业安全问题的主流

  • 2021-07-06
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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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