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数据安全白皮书

该白皮书全面梳理了全球新经济形态以及主要经济体的数据战略，剖析了数据安全在新产业生态中的需求与挑战，提出了数据安全总体策略及治理思路。在此基础上，深入分析了我国数据安全产业、技术、法律法规现状，从提升数据安全产业基础能力、加快研究和应用数据安全防护技术、强化法律法规在数据安全主权的支撑保障作用三方面，展望数据安全发展未来，提出数据安全发展建议，为行业发展提出借鉴和参考，助力产业数字化和数字产业化安全发展。

  • 2021-06-21
  • 阅读488
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  • 50页
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数据中心产业发展指数（2021年）

随着新基建以及5G等新一代信息技术快速发展，数据中心产业发展面临新的机遇和挑战，各省加快数据中心建设部署和优化。为从宏观角度分析、洞察全国及各省市数据中心产业的发展情况，中国信息通信研究院（云计算与大数据研究所）联合业界各方构建了数据中心产业发展指数（2021年），从发展规模、发展质量、发展环境等不同维度评价全国31个省市的数据中心产业发展情况，为业界提供数据中心产业发展全新视角，为各省数据中心产业发展规划，政策引导提供有力支撑，助力我国数据中心产业高质量发展。

  • 2021-06-18
  • 阅读488
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  • 16页
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融合图卷积网络模型的无监督社区检测算法_姜东明

图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network）能有效地提取非欧式距离数据中的特征信息。提出一种基于图卷积网络模型的无监督社区检测算法。选择图中某些节点添加人工标签来模拟在图上的信号输入,使其满足图卷积网络的传播特征的要求,通过修改后的图卷积网络传播规则将节点本身的标签传递至其相邻节点,通过对同一节点获得的不同标签进行比较后将节点归类,之后优化归类结果并输出社区划分矩阵。使用现实世界的数据集进行测试,并与一些其他社区检测算法进行对比评估。实验结果表明算法在不同类型的数据集中都能得到很好的社区划分效果。

  • 2021-05-06
  • 阅读488
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遗传算法与行人疏散模型结合的建筑出口优化_韩雨烔

构建基于遗传算法与行人运动仿真模型的双层优化框架,选取单室双出口场景,考虑两个出口在同一侧、相邻侧、相对侧3种典型布局,设定3种人员身形,3种疏散初始人群密度,9种疏散出口大小条件,形成243个数值实验场景,分别计算获得最有利于人员疏散的出口布局。研究发现疏散出口宽度与疏散效率呈正向关系,疏散人员半径、初始人员密度与疏散效率呈负向关系,同时在不同布局中,影响疏散效率的关键参数有一定区别。

  • 2021-05-06
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工业互联网产业联盟-工业光网白皮书

工业互联网作为我国新基建方针的核心战略肩负着产业升级和提高高端设备制造生产能力的重大发展使命。从定义上看,工业互联网应提供工业经济全要亲的全连接,是新型网络、先进计算、大数据、人工智能等新一代信息通信技术与制造技术融合的新型工业数字化系统,其网终呈现融合、开放、灵活的趋势。我国的工业企业前期发展主要聚焦在生产自动化和管理信息化上。随着信息化技术的发展,越来越多的工业企业希望通过信息化技术提高生产效率良率,以及实现生产智能化。工业互联网正是企业形成生产和管理闭环的抓手,可以帮助企业实现端到端,

  • 2021-04-25
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在线教育家庭Wi-Fi网络技术白皮书

在线教育一般指的是指一种基于网络的学习行为，是以网络为介质的教学方式，通过 网络，学员与教师之间开展的教学活动。借助网络课件，学员还可以随时随地进行学 习，真正打破了时间和空间的限制，在线教育具有跨越时空和人力物力限制的资源利 用最大化、随时随地进行选择的学习行为自主化、师生交流与学生自学等学习形式交 互化、个性化的教学形式、利用新型教育工具即网络的教学管理自动化的诸多优势

  • 2021-04-24
  • 阅读487
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遗传退火算法的模型相似性计算方法_高雪瑶

为了检索最相似的CAD模型,本文结合遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力,提出了基于遗传退火算法的模型相似性度量方法。利用面的边数差异来计算源模型面与目标模型面之间的形状相似性。结合面的形状相似性和面的邻接关系来计算面的结构相似性。以面的形状相似性和结构相似性为基础,构造2个模型的整体相似度矩阵。利用遗传退火算法对该矩阵进行搜索,得到2个模型之间的最优面匹配序列。以最优面匹配序列为基础,计算2个模型的相似性。实验结果表明:相对于模拟退火算法,本文所提出方法使13.33%的模型的排序效果有所改善。该方法能够更准确地度量2个模型之间的差异。

  • 2021-04-30
  • 阅读487
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  • 7页
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融合用户关系和时间因素的主题模型推荐算法_高茂庭

用户的行为偏好往往会受到社交关系、时间因素等多种因素影响,只考虑单一因素会导致构建的用户兴趣模型比较片面,从而难以准确地产生推荐。为此,提出一种融合用户社交关系和时间因素的主题模型推荐算法。首先利用主题模型对用户打标签的行为进行主题建模,得到用户-物品概率矩阵；然后根据用户标注物品的时间计算用户标注行为的时间权重,再将时间权重与用户的标注行为权重相结合,计算基于时间的用户相似度；并利用用户的社交关系与基于时间的用户相似度进行加权处理得到用户的权重；最后根据用户权重,考虑其它用户的影响,得到用户对物品最终的偏好权重,根据排名产生推荐。在Last.fm数据集上对比实验表明,该算法能更全面地考虑用户特征,从而有效提高推荐的质量。

  • 2021-05-06
  • 阅读487
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