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北京市政务服务领域区块链应用创新蓝皮书

蓝皮书从“新基建”、数字政府建设、推进国家治理体系和治理能力现代化等角度,肯定了北京市政务服务领域区块链建设的必要性、可行性和重要价值。由于其技术内生的信任机制,区块链是“新基建”中的“可信”信息基础设施,在新一代融合信息技术中发挥着关键作用。大力推进政务服务领域区块链应用,有利于进一步提高政务服务数据共享和业务协同效率、促进“可编程政务”发展,有利于推进“互联网+政务服务”、助力政府数字化转型,有利于创新政府管理方式、构建新型社会治理体系。

  • 2021-06-29
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阿里云产品体系

企业级安全保障∶支持存储安全(BYOK存储加密)、访问安全(公网/VPC网络访问控制)、内容安全(镜像安全扫描)、交付安全(镜像加签、内容可信),99.95%服务可用性,提供端到端企业级安全保障。?全球分发加速∶支持全球多地域同步,保障跨海同步成功率99.95%。支持全球统一域名,确保智能就近拉取。?多场景分发提效∶ 支持大镜像按需加载提效 3 倍, 支持 P2P千节点大规模分发,多场景分发加速提效。?云原生应用交付∶ DeVSecOps交付升级,全链路可观察、可追踪、可自主配置,加速云原生应用安全高效交付。

  • 2021-04-15
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应急指挥系统总体架构方案

应急指挥系统总体架构方案(ppt)

  • 2021-12-08
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基于共形辛Euler算法的非金属_省略_下管道精细化高效探地雷达正演模型_雷建伟

我国城市地下管线种类繁多、规模巨大.近年来,因城市管网家底不清、位置不明导致的管道挖断事故频发.探地雷达(GPR)是目前最为有效的地下设施探测定位设备,通过对探地雷达回波信号进行反演分析,可获取管道埋深、位置等信息.然而,地下管道等地下圆形目标,传统正演模型中阶梯近似方法会产生一定误差.本文结合辛Euler算法与曲面共形技术,建立探地雷达电磁波在含非金属管道地下结构中传播的精细化数值模型,并通过图形处理器(GPU)加速技术进一步提升模型计算效率.数值模拟结果显示,共形网格技术有效降低了由于阶梯近似造成的虚假绕射波,并通过结合GPU并行计算,在不增加网格密度的前提下,实现了对地下管道电磁响应的高效精细化计算.

  • 2021-04-25
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湖北省智慧小区建设指引

以满足人民对美好生活的向往为出发点和落脚点,通过提供智慧化的人居环境,使居民公平享有舒适便捷、安全温馨的美好生活体验。

  • 2024-04-27
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阿里云企业数字化咨询服务白皮书

《企业数字化咨询服务白皮书》,将体系化的介绍阿里云企业数字化咨询服务,包括阿里云提倡的数字化咨询价值主张、所提供的数字化咨询服务种类、数字化咨询方法论,以及相关保障体系。本白皮书既是阿里云结合各行各业数百个数字化项目的经验总结,更是企业数字化转型建设的实践指导。

  • 2025-03-31
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土壤修复技术

土壤是土壤颗粒经过长期的自然作用按照一定的结构堆积而成的,前面已经提到植物可以以土壤中吸收其生长所需的矿物质营养,土壤母质本身就是各种矿质元素组成的。

  • 2021-04-16
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软件可靠性模型算法分析与评价

关于软件可靠性的确切含义,学术界有过长期的争论,经过长期的争论和研究,1983 年美国IEEE计算机学会对。“软件可靠性”一次正式做出如下定义:(1)在规定条件下,在规定的时间内,软件不引起系统失效的概率,该概率是系统输入和系统使用的函数,也是软件中存在的错误的函数:系统输入将确定是否会遇到已存在的错误(如果错误存在的话):(2)在规定的时间周期内,在所述条件下程序执行所要求的功能的能力。

  • 2021-04-17
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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