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能源效率2.0:打造未来能源系统白皮书-丹佛斯-2024-48页

时机决定一切。在未来的能源系统中,仅确保使用绿色能源是不够的,我们还需要在正确的时间使用能源。现在,我们的习惯和行为决定了何时需要能源?白天需求量大,夜间需求量小。

  • 2024-03-28
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埃森哲:竞速上云:全面收获云价值

为了解企业的上云进程及云投资的价值回报情况,埃森哲面向全球800家年收入在10亿美金以上的企业开展了调研,调研于2022年7月至8月期间举行,问卷覆盖了14个国家/地区、12个行业的业务高管和IT高管。基于实证研究和数据分析,报告团队同技术专家、行业专家、埃森哲业务负责人等进行多轮深度访谈。本次调研延续了2018年和2020年两次研究话题4,5,研究发现企业在上云方面取得了长足进展,但距离实现全部云价值仍然存在差距。众多企业在实现上云初级目标后,开始渴望更多的回报。为此,企业需将重点从“上云就行”转向“获取云价值”,通过“持续、无缝用云”来全面达成预期成果,提高创新水平并挖掘业务机遇。

  • 2023-06-19
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面向数据安全共享的联邦学习研究综述

跨部门、跨地域、跨系统间的数据共享是充分发挥分布式数据价值的有效途径,但是现阶段日益严峻的数据安全威胁和严格的法律法规对数据共享造成了诸多挑战。联邦学习可以联合多个用户在不传输本地数据的情况下协同训练机器学习模型,是实现数据安全共享的新范式。对联邦学习的工作原理及与其密切相关的技术进行了简要介绍,并系统地总结联邦学习的隐私安全性以及其与区块链结合的研究现状,最后对下一步的研究方向做出了展望。

  • 2023-04-03
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中国医学影像AI白皮书

人工智能正势不可挡地渗透人类生活各个层面。企业成为 AI 技术的创新沃土,企业 AI 研究院走到时代“前台”,在产学研中扮演更关键的角色;

  • 2022-01-06
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安永光通信社会价值白皮书-F5G千兆光网赋能社会价值提升88页

安永光通信社会价值白皮书-F5G千兆光网赋能社会价值提升88页

  • 2021-11-02
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常用WEB服务器基础

WebLogic是美国bea公司出品的一个application server确切的说是一个基于j2ee架构的中间件。目前weblogic在世界application server市场上占有最大的份额,其他还有象IBM的websphere,免费的tomcat、resin等中间件。

  • 2021-06-30
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钻井时效分析

生产时间是指正常的钻井工艺所需占用的时间。时间构成关系如下:生产时间=进尺工作时间+测井工作时间+固井工作时间+辅助工作时间。 (1)进尺工作时间:是指与钻井进尺直接有关的所必需的时间,其时间构成关系如下:进尺工作时间=纯钻进时间(包括取心)+起下钻时间+接单根时间+扩划眼时间+换钻头时间+循环泥浆时间 A、纯钻进时间:是指钻头在井底转动,破碎岩石形成井眼的钻井时间。包括取心钻进时间,但不包括扩划眼和井壁取心的时间。 B、起下钻时间:是指为正常钻进和取心钻进所必需的起钻、下钻时间,除此以外的起下钻时间(包括短起下钻时间)均不得计入。起钻时间是指停止泥浆泵后,从上提方钻杆开始到起完最后一根立柱,钻头提出转盘面止的全部时间。

  • 2021-04-30
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华为UMA1000系列统一运维审计产品技术白皮书

随着政府部门、金融机构、企事业单位、商业组织等对信息系统依赖程度的日益增强,信息安全问题受到普遍关注。由于信息化建设、业务不断扩展等因素,在各信息系统中的服务器及各种网络设备的不断增加,对目标主机的管理必须经过各种认证和登录过程。在某个主机及账户被多个管理人员共同使用的情况下,引发了如帐号管理混乱、授权关系不清晰、越权操作、数据泄漏等各类安全问题,并加大了 IT 内控审计的难度。

  • 2021-06-15
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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