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马骏驱.经济下滑与羊毛

马骏驱总结国内互联网行业反欺诈现状有以下三点:单兵作战,无联防联控;对线上欺诈风险认知不足;对交易以外的欺诈忽视(如登录、注册)。 联防联控是我们唯一做反欺诈的方法!最优!最后马骏驱总结道:在大数据在下行经济的影响有利有弊,反欺诈是海啸前夕的一道防御堤坝!

  • 2021-07-08
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云栖Techdday第7期.安全之痛.创业初期如何应对黑产威胁.易鑫

DDoS 数据泄露 APP安全 业务欺诈 安全管理 先知计划是一个帮助企业建立私有应急响应中心的平台l帮助企业收集”洞信信息”。企业加入先知计划后可自主 发布奖励计划激励先知平台的安全~家来测试和提交企业自身网站或业务系统的漏洞保证安全风险可以快速进行 响应和修复,防止造成更大的安全损失

  • 2021-07-08
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基于监控视频的背景建模与运动目标检测算法研究

随着图像处理和计算机视觉技术的发展,智能视频监控系统已经广泛应用于 交通、智能制造和犯罪监控等各个领域。智能监控中在没有任何先验信息的情况 下,如何快速有效地构建视频背景模型、准确检测出运动目标信息是目标识别、 运动估计、行为理解等能否成功的关键。本文结合相关理论,对高斯混合模型和 光流法等进行了改进,主要工作如下

  • 2021-07-01
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考虑认知不确定性的工业机器人可靠性指标预测方法

我国工业机器人产业已处于飞速发展的阶段,在实现数字化、自动化、智能制造产业化方面,正在逐步与国际接轨。随着科学技术的不断发展以及“中国制造 2025”战略的实施,我国工业机器人在市场上的占有率越来越高,拥有着巨大的市场潜力。为了缩短我国工业机器人与国外的差距和应对市场上的迫切需求,加强国产工业机器人在可靠性方面的科研创新势在必行。本文以工业机器人为研究对象,对其进行可靠性指标预测方法的研究,主要包括以下研究内容

  • 2021-07-01
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刀具寿命预测及其约束下的并行机床车间调度问题研究

制造业是国民经济的主体,且随着人工智能技术的发展,智能制造成为制造自动化发展的主要目标。其中并行机床车间调度问题因其直接影响着生产效率和生产成本,受到学术界和工业界的广泛关注和研究。传统的车间调度问题仅考虑了工件任务分配及加工顺序安排,并未根据刀具寿命约束进行方案优化,会存在机床因刀具崩坏而的产生的停车时间以及工件加工表面受损的问题,因此针对并行机床车间调度问题的优化必须考虑刀具寿命约束。刀具寿命预测可根据刀具加工过程中的实时磨损监测情况,预测刀具的剩余使用寿命,由此可减少机床因刀具崩坏而造成的停车时间,避免对工件加工表面造成损坏;其次,不考虑刀具寿命约束的并行机床车间调度方案与实际加工情况不相符。刀具寿命直接影响加工效率和工件加工质量,应作为一个必要约束进行分析和研究。因此本文就以上主要问题研究改善方法,提出了包含刀具寿命预测及其约束下的并行机床车间调度功能模块的生产执行系统,课题主要研究内容如下

  • 2021-07-01
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基于ARM和DSP的铜带缺陷在线检测系统研发

在工件或原材料的生产加工过程中,产品的质量和生产效率日益成为智能制造的重要组成部分。然而,传统的人工抽检不仅效率不高,而且容易受到人为主观因素的影响。针对这一问题,本文设计了一套基于 ARM 和 DSP 的铜带缺陷在线检测系统,实现对生产线上铜带表面质量的检测。该方案相比于基于 PC 的在线检测性价比更高,检测速度更快,装配更加方便。本文主要的研究内容如下

  • 2021-07-01
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FR公司非标设备制造与安装调试业务流程改进研究

科学技术的不断发展进步,信息化的变革发生着倾覆性的变化。信息化技术已经渗透 到社会的各行各业,智能制造的新模式应运而生。互联网平台和互联网通信技术融入制造 业,经过深度渗透,创造了制造业新模式。借助互联网高效、快捷和容易传播等特点,更 好的整合制造业资源,实现制造业高速发展,就必须运用科学的管理方法,先进的制造理 念,降低企业制造成本,增强企业核心技术优势,提高企业利润率。

  • 2021-07-01
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基于云计算及大数据技术的电力搜索引擎技术研究_楼凤丹

电力营销经过多年的信息化发展,企业内部已经建立大量异构型应用系统,产生了大量分散的结构化、半结构化、非结构化数据。基于云计算及大数据技术的电力"求索"搜索引擎技术,构建集中式数据中心全文检索的索引,实现对大规模不同业务功能和业务数据的统一检索,满足用户从大量异构业务系统和海量数据中进行快速检索的要求。电力"求索"搜索引擎技术基于开源的Elastic Search,利用分布式索引、分布式检索、分布式缓存技术,实现分布式全文检索平台,提供对大规模索引数据的高效管理与快速、灵活的访问能力。通过搜索引擎技术,综合利用文本挖掘、自然语言处理、信息检索等领域的技术,进一步提高全文检索的查准率、查全率。该技术的应用,可以满足大规模不同业务数据的统一检索的需求;并同时满足大规模数据检索请求的快速响应要求。

  • 2021-06-26
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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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