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数字化犯罪治理背景下的现场勘查工作变革_张志伟

在当前网络犯罪治理诉求与刑事政策的证据聚焦下,我国犯罪现场勘查工作发生着应然之变。然而,变革中的现场勘查工作在实践中囿于规范与功效的价值博弈,出现了诸如勘查政策虚置、配套制度缺位、程序逻辑悖反等问题。数字化犯罪治理背景下宜秉持以证据质量与诉讼实效为核心的勘验理念,全方位强化勘查变革中的智力支撑,梳理勘查程序症结,并构建体系化勘查规范,以此适应勘查工作在对象、主体及运行模式上的立体高效转型,助力侦查取证能力与侦查模式的现代化变革。

  • 2021-06-18
  • 阅读1344
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  • 8页
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困境溯源与模式创新_基于区块链的个人信息合作治理研究

困境溯源与模式创新_基于区块链的个人信息合作治理研究

  • 2021-12-22
  • 阅读1340
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中国城市治理数字化转型应用场景建设蓝皮书

蓝皮书由上海交通大学中国城市治理研究院课题组编写,梳理了中国21个特大城市中100余个城市治理数字化转型应用场景案例,分析呈现了应用场景“所涉及领域、技术采纳分布特征、评估关键维度”,勾勒出中国城市治理数字化转型应用场景建设的整体图景,为未来特大城市治理数字化转型应用场景提供建设思路。

  • 2023-11-06
  • 阅读1337

大数据环境下科技文献用户阅读行为知识组织模型研究

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  • 2021-06-22
  • 阅读1333
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  • 10页
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MSET(多变量状态估计)算法

MSET(Multivariate State Estimation Technique)是由Singer等提出的一种非线性的多元预测诊断技术,是一种通过分析对比实际监测参数与设备正常运行时的健康数据为基础,对正常运行时的各个参数进行运算并做出估计,以这种正常的状态估计作为标准。当得到实际的运行数据时,同样以健康数据为基础,并找到实际数据与健康数据的关联程度,以此对实际运行状态做出估计,这种"程度"是通过权值向量来决定的,用于衡量实际状态与正常状态的相似性。最终对健康状态与实际运行状态的估计结果进行对比分折,并引入残差的概念,最终进行诊断。目前在核电站传感器校验、设备监测、电子产品寿命预测等方面有成功的应用。

  • 2022-08-14
  • 阅读1324

压控振荡器的设计与仿真

ADS 可以进行时域电路仿真,频域电路仿真以及数字信号处理仿真设计,并可对设计结果进行成品率分析与优化,大大提高了复杂电路的设计效率。本论文运用ADS 仿真软件对压控振荡器进行仿真设计,设计出满足设计目标的系统,具有良好的输出功率,相位噪声性能及震荡频谱线性度。本论文从器件选型开始,通过 ADS 软件仿真完成了有源器件选型,带通滤波器选型,振荡器拓扑结构确定,可变电容 VC 特性曲线,瞬态仿真及谐波平衡仿真。实现了准确可行的射频压控振荡器的计算机辅助设计。

  • 2024-05-22
  • 阅读1322

DeepHome_一种基于深度学习的智能家居管控模型

DeepHome_一种基于深度学习的智能家居管控模型

  • 2021-06-29
  • 阅读1320
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区块链技术在农产品溯源领域的应用研究

区块链技术在农产品溯源领域的应用研究成果

  • 2021-12-22
  • 阅读1318
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竞争对手分析

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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势,分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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