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多传感器融合状态估计方法综述

随着传感器网络技术的发展,多传感器融合状态估计凭借其鲁棒性、灵活性、可扩展性以及便于故障检测等优点,长期受到国内外学者的广泛关注,并取得了大量研究成果。数据融合的方法为融合状态估计奠定了理论基础,也是早期研究的主要方向,从20世纪70年代到20世纪末,相继发展出了集中式和分散式滤波架构及相应算法。无线通信技术的成熟以及一致性算法的出现使得分布式状态估计的研究进入了快车道,自2005年以来,大量基于一致性的分布式滤波算法被提出,其中不乏实用的经典方法和优秀的开创性方法。旨在梳理多传感器融合状态估计的发展,探究从数据融合到分布式滤波的内在联系,并对一些经典方法进行了总结。

  • 2022-10-18
  • 阅读2152

未来网络白皮书—白盒交换机技术白皮书

本白皮书梳理了白盒交换机的概念和产生背景,系统调研了白盒 交换机的发展现状和未来趋势,对白盒交换机的关键技术、设备架构、 应用场景和典型案例进行了系统性的跟踪和调研,为我国产业界白盒 化提供了参考。 本白皮书共分为七个章节。第一章首先介绍了白盒交换机出现的 背景;第二章调研了白盒交换机的发展历史和未来趋势,并从开源生 态和产业生态两个方面阐述了白盒交换机的发展现状;第三章阐述了白盒交换机的若干关键技术,包括软硬件解耦、网络可编程技术、硬 件加速技术和白盒安全技术等;第四章系统性的介绍了目前主流白盒 交换机的技术架构,包括底层的硬件转发层、芯片接口层、基础软件 平台层、网络操作系统和协议层,通过开放的架构、软硬件解耦和分 层协作的思想,白盒交换机的可编程性和灵活性得到了巨大的提升;第五章枚举了若干可能的应用场景,包括数据中心、新型承载网和 5G 云;为推动白盒交换机技术落地,加快产业发展和生态建设,第 六章介绍了若干白盒交换机实际应用案例;最后第七章提出我国白盒 交换机发展中将应对的挑战并给出应对建议。

  • 2021-06-28
  • 阅读2144
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张亚博.云原生安全助力.网络.安全.同步转型

白山致力于打造更快、更安全的互联网服务。通过赋能开发者,帮助我们的客户,无论他们是与数字时代共生共长,还是正处于数字化转型洪流之中,都能同样为其终端用户提供安全、快速、可靠的非凡数字体验,让世界上每一个终端都能更好地分享信息。

  • 2022-05-23
  • 阅读2139
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  • 26页
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中小企业“链式”数字化转型典型案例集(2022年)(11.14发布)

党中央、国务院高度重视中小企业发展。推动中小企业数字化转型是支持中小企业创新发展、提升核心竞争力的重要途径。工信部深入贯彻落实党中央、国务院决策部署,实施《中小企业数字化赋能专项行动方案》,打造中小企业数字化转型“3+1+N”工作机制,着力构建中小企业数字化政策体系、支持体系和赋能体系,多举并措、统筹推进,切实推动中小企业数字化转型升级。

  • 2022-11-16
  • 阅读2139
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  • 112页
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肖寒.浅谈零信任在传统企业的意义

支持“零信任”模型能正常运行的核心是一个被称为Control Plane/控制平面的组件。即,所有访问敏感信息的请求都应该先经过控制平台,由控制平台对访问进行评估,决定此次访问需要提供什么等级的认证信息,再校验访问所携带的认证信息是否达到标准,从而实现认证,当认证成功后,再对访问进行授权,若认证失败,则拒绝访问。(我首先想到的SSL VPN、堡垒机)

  • 2022-05-23
  • 阅读2133
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  • 16页
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区块链白皮书(2022年)

区块链白皮书(2022年),区块链白皮书(2022年),区块链白皮书(2022年),区块链白皮书(2022年),区块链白皮书(2022年)

  • 2023-01-09
  • 阅读2131
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  • 38页
  • pdf

元宇宙的技术构成与未来展望-王喜文

以数字化、智能化技术为关键生产要素,以现代信息网络作为重要载体,实现虚拟世界和现实世界的融合和交互。

  • 2022-04-22
  • 阅读2124
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  • 112页
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转动设备全生命周期标准化管理法

转动设备专业管理涉及设备全生命周期各个环节,是指以生产经营为目标,通过一系列的技术、经济、组织措施,对设备的规划、设计、制造、选型、购置、安装、使用、维护、维修、改造、更新直至报废的全过程进行管理,以获得设备寿命周期费用最经济、设备综合产能最高的理想目标。主要包括转动设备前期管理、转动设备运行维护管理、检修过程质量控制管理、转动设备改造更新报废管理等环节。

  • 2023-01-16
  • 阅读2123
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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