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德勤迈向教育十四五

2020年是中国教育市场变革极为关键的一年。疫情凸显了中国教育行业数字化转型的迫切性;多变的地缘政治和国际经济环境加剧了留学教育需求的复杂性,同时加速了中国教育市场的进一步开放;中国产业升级带来了对于劳动力需求的变化,在此职业教育将扮演更重要的角色;义务教育阶段的“公民公招、全民摇号”新政将在公立和民办之间形成新的教育资源的平衡。展望2021年, 教育市场正面临普惠发展的大趋势;职业教育带动就业发展同时培养高精尖的人才;而教育在线化与信息化的发展和投入无疑仍是重要方向

  • 2021-04-19
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AI 强化学习(RLAI)

强化学习 (reinforcement learning) 经过了几十年的研发,在一直稳定发展,最近取得了很多傲人的成果,后面会有越来越好的进展。强化学习广泛应用于科学、工程、艺术等领域。 下面简单列举一些强化学习的成功案例,然后对强化学习做简介,介绍两个例子:最短路径和围棋,讨论如何应用强化学习,讨论一些仍然存在的问题和建议,介绍《机器学习》强化学习应用专刊和强化学习应用研讨会,介绍强化学习资料,回顾强化学习简史,最后,简单讨论强化学习的前景。

  • 2021-04-23
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2020年中国游戏直播行业研究报告

进入2020年的游戏直播行业,竞争 格局显得 更加清晰而激烈。一方面随着两家头部平台先后上市和多家互联网公司争相进入。两超多强的游戏 直播行业格局基本确立。另一方面,直播平台将更注重内容精细化运营与多元化模式发展。

  • 2021-04-18
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2023年数字中国发展报告

2023年是全面贯彻落实党的二十大精神的开局之年,也是深入实施数字中国战略的重要推动之年。党中央、国务院高度重视数字中国建设,习近平总书记多次作出重要指示批示。各地区各部门在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下,认真贯彻落实数字中国战略部署,不断夯实数字中国发展基础,切实提高数字中国发展质量,全面统筹发展和安全,以数字领域高水平对外开放促进高质量发展,数字中国发展呈现良好态势。

  • 2024-07-02
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氧化锆陶瓷手机背板项目经营分析报告(项目总结分析)

工业是立市治本,强市之基,当前我市工业发展处于工业化起步阶段,推进工业高质量发展是我市实现跨越发展必然趋势,也是关键路径是全市经济高质量发展的重大举措。

  • 2024-03-06
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10个“数据要素×”典型案例汇总

5月24日,国家数据局会同生态环境部、交通运输部、金融监管总局、中国科学院、中国气象局、国家文物局、国家中医药局等相关部门在第七届数字中国建设峰会上发布第一批20个“数据要素×”典型案例,通过示范引领,激励多方主体积极参与,释放数据要素价值。

  • 2024-06-17
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2021年中国工业品B2B市场研究报告

艾瑞观点1:中国正处于传统产业数字化转型升级的重要阶段,工业品B2B行业面临发展路径升级的历史机遇。 国家不断加大对数字经济与传统产业相结合的支持力度,并持续推出阳光采购政策,与此同时云计算、物联网、大数据等技术的深度应用,共同促进工业B2B平台的发展升级。 艾瑞观点2:中国工业品B2B市场的巨大发展潜力正不断释放,工业品B2B平台需加大在数字化能力、品类管理、线下物流基础网络打造以及线下服务团队建设上的布局。 2020年,中国工业品市场规模超十万亿元,中国工业品B2B电商市场规模约4700亿元,线上渗透率为4.5%,预计未来五年工业品B2B电商市场规模年复合增长率为30%。

  • 2021-08-04
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CSA物联网安全指南中文版

总体概述 1 简介 2 目标 3 物联网对个人和组织的威胁 4 物联网安全部署的挑战 5 推荐的 IoT 安全控制 5.1 分析对利益相关者的隐私影响,并采用隐私设计方法进行物联网开发和部署 5.1.1 隐私设计原则 5.1.2.在设计时考虑到隐私因素 5.1.3 功能与安全的相辅相成 5.1.4 端到端安全 –全生命周期的保护 5.1.5 可见性和透明性 5.1.6 尊重用户隐私 5.1.7 隐私影响评估 5 . 2 用安全的系统工程方法来构建和部署一个新的 IoT 系统 5.2.1 威胁建模 5.2.2. 安全开发流程 5.3. 实施分层安全防护以保护物联网资产 5.3.1?网络层 5.3.2 应用层 5.3.3 设备层 5.3.4 物理层 5.3.5 人员安全 5.4 实施数据保护最佳实践来保护敏感数据 5.4.1 数据识别、分类和安全 5.5 为物联网设备定义全生命周期的安全控制 5.5.1 计划 5.5.2 部署 5.5.3 管理 5.5.4 监控与侦测 5.5.5 修复 5.6 定义并实施本组织的物联网部署的认证/授权框架 5.6.1. API 讨论/API 关键点 5.6.2.身份以及访问管理 5.7 定义组织 IoT 系统的日志以及审计框架 5.7.1 使用网关和集中器 5.7.2 记录数据 5.7.3 传输 5.7.4 安全考量 6 未来努力方向 6.1 标准 6.2 物联网安全态势感知 6.3 信息共享 6.4 软件定义边界(SDP)以及物联网 6.5 物联网环境的隐私性

  • 2021-06-25
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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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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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