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21年最新最全Graph Learning算法

图学习算法综述。该综述不仅囊括了目前热门的基于深度学习的图学习方法,还全面介绍了其它三个大类:基于图信号处理的方法、基于矩阵分解的方法、基于随机游走的方法。因此能带领大家从更多的维度认识网络表示学习。作者还概述了这四类图学习方法在文本、图像、科学、知识图谱和组合优化等领域的应用,讨论了图学习领域的一些未来研究方向。该综述对于帮助我们全面回顾图学习方法以及精准把控其未来研究方向具有巨大意义。

  • 2021-08-02
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相控阵雷达为何如此先进

雷达探测目标距离的原理:雷达波从发射到从目标返回的总时间,乘上光速,等于目标距离的两倍。 传统雷达依靠360度旋转来扫描目标,而相控阵雷达与它的区别是,绝大多数相控阵雷达都是不动的,既然不动,那它又是如何扫描不同方向的呢? 答案是,相控阵雷达不是“一个雷达”,本质上,它是很多个“传统雷达”的共同体。

  • 2021-08-11
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国内整车厂“造芯”还缺什么?

2020年下半年以来,汽车行业的“缺芯”问题就一直困扰着全球各大车厂,福特、通用、丰田、现代、沃尔沃等一众车厂相继出现部分工厂或车型停产的情况,而国内也有南北大众和蔚来等车厂受到影响,出现短暂停产现象。 目前来看,这一芯片短缺问题并不会马上得到缓解。中国汽车工业协会相关负责人之前表示,芯片供应问题对国内企业生产的影响会在2021年二、三季度重点显现,四季度影响会略有下降,真正缓解可能要到明年一季度。

  • 2021-08-03
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智能制造与工业互联网技术架构分析

在我国工业制造领域发展过程中,只有更好地利用“互联网+智能制造”技术体系,充分发挥“互联网+智能制造”技术在传感器应用设计、微控制器编程以及控制网络中的应用,并实现其有机结合,通过对互联网和个性制造等技术进行深入研究与具体分析,在“互联网+智能制造”技术架构中才能够更好地实现工业制造技术要求。

  • 2021-07-12
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后疫情时代券商数据安全体系的实践与展望

后疫情时代券商数据安全体系的实践与展望后疫情时代券商数据安全体系的实践与展望后疫情时代券商数据安全体系的实践与展望后疫情时代券商数据安全体系的实践与展望后疫情时代券商数据安全体系的实践与展望后疫情时代券商数据安全体系的实践与展望后疫情时代券商数据安全体系的实践与展望

  • 2021-07-26
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智能制造体系规划(三)-规划原则及实施

智能制造体系规划(三)-规划原则及实施

  • 2021-07-16
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AAS接入认证服务器培训

AAS服务器放在用户的中心机房,一般和L2TP的LNS接入设备放在一个环境中。AAS服务器对终端设备使用L2TP的方式接入用户进行身份的合法性判断,并且对接入用户的IP地址进行合法性的分配。

  • 2021-06-30
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大数据技术与应用

大数据技术与应用研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。

  • 2021-06-17
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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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智能制造背景下机械零件工艺参数优化

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应用多传感器融合与深度学习的智能助行机器人防跌倒控制分析

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高速数控车床刀具自动更换装置机构设计

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“十五五” 时期数据资源高效流通利用研究报告

数据巳成为关键生产要素。 在数字经济时代, 数据作为与传统生产要素(土地、 劳动力、 资本、 技术)并列的新型要素, 其价值本质在于通过汇聚、 加工和应用, 优化资源配置、 提升生产效率并创造经济价值。 这一地位的确立源于数据在经济社会发展中的核心驱动作用, 它不仅是信息社会的基础资源, 更是推动新质生产力发展的核心引擎。 习近平总书记指出, 数据是数字经济时代的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。 近年来大模型技术不断取得突破, 大规模高质量训练数据的投入在其中起到了关键作用,也进一步将?“?以数据为中心的人工智能?“?推向一个新阶段。 在国家层面, 以《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》 (“数据二十条”?)为核心框架的数据基础制度体系巳经构建。 该体系围绕数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四大支柱深化制度建设,旨在激活数据要素潜能并规范市场秩序。 这?一“?四梁八柱”式的制度设计, 正从政策框架向实操落地转化, 为数字中国建设筑牢制度根基。 流通利用具有显著紧追性。?一要突破经济增长瓶颈。 通过数“ 十五五”?时期(2026—2030年), 推动数据资源高效据流通优化资源配置, 提升全要素生产率, 显著降低传统要素(资本、 劳动力)错配成本。 二要满足新质生产力培育的追切需求。 人工智能、 生物育种等战略新兴产业依赖高质量数据融合;数据流通滞后将直接阻碍大模型训练、 新材料研发等关键创新进程, 削弱国际竟争力。 三要破解数据要素市场化改革的深层次梗阻。权属界定模糊导致企业?“?不敢流通”等制度性堵点亟待疏通;数据跨境流动、 隐私保护等风险尚未建立系统化治理框架;安全与效率的平衡面临挑战。 四要抓住全球竟争格局重构的战略窗口期。 加速应对以美国为首的数据跨境流动规则体系, 提升我国数据跨境流通能力与数字贸易规则话语权。 因此, “ 十五五”时期需以流通效率跃升为核心突破口, 系统破解制度、 技术、 安全三重约束。 AI大模型爆发对数据流通利用提出新挑战。AI时代对数据处理的规模与速度要求实现了数量级的跃升, 且数据呈现出巨量小文件、 单一?目录海量文件等独特特征;CPU、 网络的新发展也需要全新软件的匹配, 这都对面向AI时代的分布式文件系统提出了新挑战。 伴随千行百业的数字化转型迈向深水区, AI、 HPC、 大数据等新型关键应用正加速融入企业生产决策系统, 其对业务体验和底座支撑的要求也水涨船高, 既有的存储产品及解决方案难免捉襟见肘。 尤值?一提的是, 生成式AI浪潮打开了?“?潘多拉魔盒?", 激活了视频、语音、 文本、 图片等海量非结构化数据的潜能。 很多企业数据中心汇聚了不同应用的多种类、 多格式、 多协议数据, 这对实时分析、 智能决策、 节能减碳提出前所未有的挑战, 以存力变革推动数据服务跃迁势在必行。 本报告着眼于健全AI领域数据资源高效流通利用的政策措施, 提出适应AI应用的数据资源高效流通利用技术路径, 打造高性能分布式存储全闪化数据基础设施底座, 健全精准高效的数据管理体系,构建智能化、 一体化的数据流通利用平台, 深化AI领域数据资源高效流通利用场景, 促进数据高质量供给、 高效流通利用, 降低社会用数成本和用数门槛, 赋能实体经济, 促进社会高质量发展, 打造国际竞争新优势,构建?“数据要素?X?人工智能“?双向赋能的发展格局。

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