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自动驾驶数据安全白皮书(2020)

当前,信息化、数字化已经成为人们重要的生活和生产方式,数据驱动的智能时代正加速来临。自动驾驶被认为是未来智慧交通的重要组成部分,其功能实现依赖于海量数据,其安全运行的关键在于数据安全。因此,如何在保障安全的基础上促进数据的充分利用,是发展自动驾驶及更多“智能+”领域需要面对和解决的问题。

  • 2021-05-07
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12306 的架构到底是不是国内最牛逼的架构

全国上下几亿人在这段时间都在抢票。 “12306 服务”承受着这个世界上任何秒杀系统都无法超越的 QPS,上百万的并发再正常不过了! 笔者专门研究了一下“12306”的服务端架构,学习到了其系统设计上很多亮点,在这里和大家分享一下并模拟一个例子:如何在 100 万人同时抢 1 万张火车票时,系统提供正常、稳定的服务。

  • 2021-04-29
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工业互联网的应用

融合网络化协同制造和智能制造,实现覆盖制造全产业链和全生命周期的社会化协同制造。工业互联网应用于制造业的三种先进制造模式的关弱协同制造所对应的制造过程一般具有特定的、 相对固定的协作配套关系,而云制造的协作配套关系是随机的,任务完成随时解除配套关系。

  • 2021-04-25
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模型剪枝与低精度量化融合的DNN模型压缩算法_吴进

拥有庞大参数量的网络模型很难部署在智能手机、可穿戴智能设备等资源受限的移动设备上。从深度神经网络模型的基本原理出发,在现有压缩算法的基础上,采用优化剪枝策略与参数量化的方法相融合,提出了一种结果导向的数据驱动剪枝算法,利用低精度的量化算法来进一步压缩模型。使用VGGNet作为原始模型,在Kaggle猫狗图像和Oxford102植物样本集上进行微调。实验数据表明,使用本实验改进的方法,模型压缩的存储容量下降到113.1 MB,识别率提高到86.74%。

  • 2021-04-26
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基于雾计算的工业大数据集成与共享方法

随着互联网与工业融合创新、智能制造时代的到来,工业大数据技术及应用将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素,对实施智能制造战略具有十分重要的推动作用。在工业领域,如何在多源工业数据的协作分析中保障源数据的私密性与安全性至关重要。

  • 2021-04-24
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法向算子和D2算子相结合的铸件三维模型分类算法_孙晓龙

为了解决铸造生产中相同类型铸件的历史工艺复用问题,提出了一种法向算子和D2算子相结合的铸件三维模型分类算法。该方法从三维模型的面特征和点特征信息出发,分别提取三维模型的法向算子和D2算子特征描述符,通过度量新铸件模型和各类别模型特征描述符的相似性实现铸件模型分类。在企业实际生产的铸件模型库中的实验结果表明,该方法对常见的铸件类别有很好的特征识别效果,解决了D2算子作为预分类器时处理部分复杂模型时存在的特征不敏感的缺陷,可以获得准确率高的分类结果。

  • 2021-04-22
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基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法_赵卫东

Criminisi图像修复算法用于优先权计算时,对图像纹理和结构信息的处理存在不足,极易导致错误的匹配和纹理延伸。针对此问题,提出基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法。首先,在优先权计算中结合修复块的色阶信息建立色阶阈值模型,据此模型获取优先修复块,用以增加优先权的可靠性,避免纹理延伸和结构混乱。然后,在搜寻最佳匹配样本块时,以加入样本块的色度和亮度信息作为比较对象,以便在已知像素块中更加快速准确地搜寻出最佳匹配样本块,减少匹配错误。与其他图像修复算法相比,该算法的修复顺序更加稳定,修复效果满足视觉要求。

  • 2021-04-23
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互联网“加”医院的变革与创新

通过“云”,需要的服务 都经由互联网传递。所以,不管是在去I作的路上使用智能手机,还是在办公室里使用手提电脑,或者在沙发上使用平板电脑,所有东西都在云和你的”指”间。不需要复杂的操作,不需要昂贵的升级。需要的只是网络。

  • 2021-04-23
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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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