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大数据环境下会计信息产权交易机制研究

大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

  • 2021-12-24
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区块链国际贸易领域的法律问题研究

虽然有很多人看好区块链技术,但也要看到推动人类发展的技术有很多种,哪种技术更方便更高效,人们就会应用该技术。比如,如果在通信领域应用区块链技术,通过发信息的方式是每次发给全网的所有人,但是只有那个有私钥的人才能解密打开信件,这样信息传递的安全性会大大增加。同样,量子技术也可以做到,量子通信——利用量子纠缠效应进行信息传递——同样具有高效安全的特点,近年来更是取得了不小的进展,这对于区块链技术来说,就具有很强的竞争优势.

  • 2021-12-21
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智能大厦安防论文

信息时代的今天,对钱、财物、人身安全的保护是一方面,而对储存在计算机里的大量的重要文件、数据,更需要保护。在一个智能化大厦内,不仅对外部人员要防范,对内部人员也需要加强管理;对某些重要的地点、物品,以及重要的人物也需要特殊的保护。因此,对现代化的大厦,需要设置多层次、立体化的保安系统。

  • 2021-12-17
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2018应急响应分论坛.04.金融企业安全运营建设之路.聂君.安信证券

金融企业安全运营建设之路 作者 聂君-安信证券 标签 安全运营 安全建设 应急响应 简介 目录 安全观安全 安全运营之路 安全建设思考 提示 本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处

  • 2021-07-08
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第6章 模糊逻辑系统

人类大脑包含超过一百亿个神经元,每个神经元平均连接到数千个其他神经元。这些连接被称为突触,人脑包含大约60万亿这样的连接。 神经元实际上是非常简单的处理单元。每个神经元都由细胞体和突起构成。 细胞体具有联络和整合输入信息并传出信息的作用。 突起有树突和轴突两种。 树突短而分枝多,直接由细胞体扩张突出,形成树枝状,其作用是接受其他神经元轴突传来的冲动并传给细胞体。 轴突长而分枝少,为粗细均匀的细长突起,末端形成树枝样的神经末梢

  • 2021-07-08
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TC公司认知型制造执行系统研究

工业4.0概念的提出,为企业实现智能化制造提供了理论基础和实施技术路径,对于复杂的离散型制造企业而言,实现智能化生产需要从生产管理模式、产品制造数据的数字化、智能设备的网络化、信息管理系统的智能化以及员工整体素质的提高等多方面入手,需要漫长的探索、实施过程。

  • 2021-07-01
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人工智能生成物的著作权分析

科学技术的发展使人工智能具备了一定的创造力,其在文学艺术领域的“作 为”给著作权法律制度造成挑战。人工智能生成物能否构成作品是我国《著作权 法》首先需要应对的问题。对作品的构成要件分析,确定人工智能生成物能构成 作品的关键为“是否具有独创性”。通过独创性的比较分析,对人工智能生成物 采取“独立完成”+“最低程度的创造性”的独创性判断标准,并且人工智能生成 物满足独创性的条件。接着,本文论证了人工智能生成物获得著作权法保护的必 要性。最后,本文比较了著作权保护和邻接权保护两种保护路径,认为给予人工 智能生成物以邻接权保护是更为合理的选择,并且应当设立以人工智能使用者为 核心的权利归属模式。

  • 2021-06-30
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博雅生物制药集团公司制药工程项目管理体系优化研究

“中国制造2025”是中国政府实施制造强国战略的第一个十年行动纲领,在智能制造工程方面,重点指出,要依托优势企业,紧扣关键工序智能化、关键岗位机器人替代、生产过程智能优化控制、供应链优化,建设重点领域智能工厂/数字化车间。制药企业制药工程项目管理是社会经济发展到一定阶段的产物,是现代管理的重要手段的体现。优化制药工程项目企业管理体系,是强化制药企业管理,开展科学研究和技术创新工作的基本要求,也是规范制药企业行为、保护制药企业资产的安全与完整的手段之一。根据国家药监局组织颁布的GMP(2010版)的规定,医药项目必须按照高标准质量进行设计、建设和验收。针对博雅生物制药集团股份有限公司(以下简称博雅集团)“1000吨级血液制品智能工厂”项目的进度、质量、成本和生产过程智能化等方面进行项目管理体系优化,将填补国内应用MES智能系统自动生产化生产血液制品的空白。项目研究对于智能化工厂项目管理体系的建设具有重要意义。

  • 2021-06-30
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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