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隐私计算——开启数据价值新篇章

由两个数据关系主体的角度进行分析,一方面广告主自此无法通过广告投放获取用户数据,无法定向追踪目标群体;而另一方面,媒体平台拒绝数据回传则构建出了相对封闭的「数据围墙」。如此,二者均无法通过合作得到相应的商业利益,导致了如今「伤敌一千,自损八百」的局面。

  • 2022-01-10
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元宇宙视角探区块链技术

那到底什么是元宇宙呢?目前社会各界众说纷纭,按照阿里巴巴谭平的说法,元宇宙就是未来AR VR眼镜上的整个互联网。事实上,元宇宙是现实世界的人缔造出的空间,衍生于现实世界、架空于现实世界,说破天,也只能是个“次元”,故元宇宙之“元”是具有误导性的,这背后之寓意也十分耐人寻味。

  • 2022-01-07
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区块链技术与文件、档案的真实性保障

随着信息技术在各行各业的普遍应用,文件与档案的数量呈爆炸式增长,其长期可信存储成为档案领域所要解决的重要问题。长期可信存储意味着文件与档案在长久时间内不能被损坏或丢失[1],且具有可信赖的凭证价值[2],即其真实性、完整性、可靠性、安全性得到保障。目前已有多种维护文件与档案真实性的技术,区块链在其中有着较为突出的优势,业界指出,区块链最大的作用就是解决数据的信任问题[3]。

  • 2022-01-07
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基于无人机的边缘智能计算研究综述

边缘智能计算是指将用户节点产生的计算密集型任务卸载到计算能力更强的边缘服务器上进行处理,而基于无人机的边缘智能计算是指在此基础上结合智能无人机平台,利用该平台机动性强、易于部署的优点,更加快速灵活地为地面用户设备提供边缘计算服务。此外,无人机也可作为用户节点,将其计算密集型任务卸载到地面边缘服务器上来执行。针对无人机作为用户节点和边缘服务器两种不同场景,根据最小化能耗、最小化时延和最大化效用等不同的优化目标对当前基于无人机的边缘智能计算研究进行了分类和总结,并对下一步的研究方向进行了思考与展望。

  • 2022-01-10
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考虑风电不确定性的含海上风电场电力系统优化调度策略

由于风电具有波动性和间歇性,当海上风电机组并网时,电力系统将会受到冲击,导致电网频率波动和运行控制的失调,因此需要安排其他发电机组来进行调节。在考虑海上风电机组不确定性的情况下,建立风火联合优化调度模型,以风电为主体,对电力系统优化调度策略进行研究。首先,用不同Copula函数对海上风电场功率进行拟合分析,选定t-Copula函数进行风电功率预测。在此基础上,建立了多目标的风火联合优化调度模型,将乌鸦搜索优化算法与粒子群优化算法进行收敛速度对比,选取乌鸦搜索优化算法对分析数据进行优化处理,制定全局优化调度方案。最后,算例验证了所提模型的有效性。

  • 2022-01-08
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人工智能技术在水声通信中的研究进展

多年来,从非相干水声通信到相干水声通信,直扩、跳频、OFDM、Turbo均衡、时间反转和自适应等各种理论和技术均被引入水声通信中,以期克服复杂多变海洋环境对水声通信信号的影响。但是,目前仍无法研制出一种能适用于各类海洋环境、可满足通用水声业务误码率、速率和距离等需求的水声通信机,更难以进行大规模水声通信组网应用、实现稳健可靠的海洋物联网。一个重要原因是,海洋环境大动态变化引起的水声信道复杂时-空-频变特性,使得传统各种理论和技术仍难以实时、合理、有效地与之进行良好的自适应匹配设计。近年来,人工智能技术在无线通信、大气、教育、医疗、金融和社会决策等各领域的快速发展,为突破水声通信所面临的传统技术瓶颈带来新思路。本文将对国内外人工智能技术在水声通信物理层和网络层中的应用探索进行梳理和总结。

  • 2022-01-10
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移动和云网络中安全组通信的密钥管理和密钥分配

随着云计算和手机应用的发明,计算机系统越来越普及和普及,安全的数据传输成为实时技术的迫切需求。 安全密钥管理和分发环境需求的例子包括安全传输与健康有关的SMS,为心脏疾病、安全农业监控、监控场景中的数据传输、安全军事网络等关键应用提供远程医疗服务。在安全群组通信的密钥交换的情况下,计算复杂性亟待解决由于出现了资源限制移动电话、传感器和其他嵌入式设备的情况。 这个特殊的问题引发了一些在云计算和移动计算环境中实现安全群组通信的新方法。

  • 2022-01-08
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非平衡交直流混合微网运行的实时功

本文提出了变流器间及内部的分层功率路由方案,来实现系统中多个独立变流器间的交直流混合微网在并网模式下的有功功率损耗和功率不平衡因数的最小化。通过改进的IEEE 13作为高度功率不平衡的交直流混合微网进行数值仿真,验证了所开发算法的有效性。根据仿真结果可知,除了实现耦合点处最小损耗和PIF之外,所提出的算法还改善了微网内的系统负载指数和电压分布。因此基于本文所提出的算法,优化非平衡混合微网中的功率路由,可实现较理想的系统运行指标。

  • 2022-01-10
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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2026工业网络现状报告

十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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