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位置大数据隐私保护研究综述

大数据时代移动通信和传感设备等位置感知技术的发展形成了位置大数据,为人们的生活、商业运作方法以及科学研究带来了巨大收益.由于位置大数据用途多样,内容交叉冗余,经典的基于“知情与同意”以及匿名的隐私保护方法不能全面地保护用户隐私.位置大数据的隐私保护技术度量用户的位置隐私,在信息论意义上保护用户的敏感信息.介绍了位置大数据的概念以及位置大数据的隐私威胁,总结了针对位置大数据隐私的统一的基于度量的攻击模型,对目前位置大数据隐私保护领域已有的研究成果进行了归纳.根据位置隐私的保护程度,可以把现有方法总结为基于启发式隐私度量、概率推测和隐私信息检索的位置大数据隐私保护技术.对各类位置隐私保护技术的基本原理、特点进行了阐述,并重点介绍了当前该领域的前沿问题:基于隐私信息检索的位置隐私保护技术.在对已有技术深入分析对比的基础上,指出了未来在位置大数据与非位置大数据相结合、用户背景知识不确定等情况下保护用户位置隐私的发展方向.

  • 2021-04-17
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Spring Boot 注解原理与自动装配原理

可以看到这个注解除了元注解以外,就只有一个@Configuration,那也就是说这个注解相当于@Configuration,所以这两个注解作用是一样的,它让我们能够去注册一些额外的Bean,并且导入一些额外的配置。那@Configuration还有一个作用就是把该类变成一个配置类,不需要额外的XML进行配置。所以@SpringBootConfiguration就相当于@Configuration。进入@Configuration,发现@Configuration核心是@Component,说明Spring的配置类也是Spring的一个组件。

  • 2021-06-30
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5G产业全景分析-5g产业

5G产业链条非常之广,含零部件、主设备、运营商和下游应用等环节。前期投入主要包括无线设备、传输设备、基站设备、小基站、光通信设备、网络规划实施等。从应用方向上看,5G应用包括产业数字化、智慧化生活、数字化治理三大方向;5G通用应用(即未来可能应用于各行业各种5G场景的应用)包括4K/8K超高清视频、VR/AR、无人机/车/船、机器人四大类;5G应用到工业、医疗、教育、安防等领域,还将产生X类创新型行业应用。

  • 2021-06-30
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金蝶OA网络协同办公白皮书

通过电子化、无纸化的流转方式,规范日常办公中的各项审批,实现流程高效运转。 通过流程办理节点及督促催办体系,高效跟踪审批执行情况,全方位把控流程进度从而提升效率。 通过会议室类别管理、线上申请审批、多维度消息提醒,建立全方位的会议管理体系。 便捷查看会议室使用情况有效避免会议室冲突,会前自动提醒参会人员确保会议活动有序进行。 办公用品信息分类存储,有效设置上限库存警示和下限库存警示防止库存告急发生。 办公用品的申请领用实现电子化管控,让办公用品易申请、易统计、易管理。

  • 2021-11-30
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图文讲解智能建筑弱电各个系统(二)

酒店管理系统必须包括的基本模块有财务管理系统和前台管理系统:前台接待、前台收银、酒店问询、市内交通查询功能、列车飞机时刻查询功能、房务管理、散客团队预定管理、夜间稽核、总经理查询、餐厅收银、娱乐收银、KTV收银、库存管理、工程部管理、系统维护、电话计费、VOD计费、电话PMS功能、门锁接口等系统。

  • 2021-05-06
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人工智能行业展示

大数据、云计算、GPU/FPGA等硬件加速等计算能力;身份信息、医疗、购物、交通出行等各行业、各场景的一手数据。云计算:阿里云、百度开放云、华为。计算硬件:寒武纪智能、龙芯、中科曙光、中科创达。数据处理:东方国信。

  • 2021-04-29
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一种楼宇火灾消防部署系统

本发明公开了一种楼宇火灾消防部署系统,包括温度传感器、烟雾传感器、火焰传感器、无线传输模块、数据采集模块、数据存储模块、数据处理模块、数据分析模块以及多级预警模块,通过温度传感器、烟雾传感器、火焰传感器分别采集楼宇现场的温度、烟雾浓度和火焰强度数据,并通过无线传输模块实时进行上传,若温度数据超过预设阈值,则输出一级报警信号,控制终端设备提示火灾隐患预警,若烟雾浓度数据超过预设阈值,则输出二级报警信号,控制报警器执行蜂鸣报警,若火焰强度数据超过预设阈值,则输出三级报警信号,控制楼宇内的智能消防设备进行联动,通过加强对楼宇火灾隐患进行监测,提高了应对楼宇突发火灾的及时性。

  • 2021-04-28
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智慧教室-华为&智园智慧教室联合解决方案v0.3

在信息化的背景下 , 如何 " 基于教学场景 , 利用智慧教室开展特色教学 " 已成为教育行业的热点话题。为了让更多的教室享受到高效、健康的互动教学体验 , 华为新推出的协作平板系列华为

  • 2021-04-27
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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