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铝电解电容器的基本概要

电路问题主要是两大类:电路的分析(Circuit analysis); 电路的综合(Circuit synthesis)。 电路的分析是指按已给定电路的结构和参数来计算电路有关的各物理量。

  • 2022-01-24
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电源插头规格

电路中A,B两点间电压的大小等于电场力由A点移动单位正电荷到B点所作的功。当正电荷顺着电场力的方向由A点移动到B点,电场力作正功,这时A点到B点的电压也称为电压降。

  • 2022-01-24
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同态加密:实现数据的“可算不可见”

同态加密(Homomorphic Encryption, HE)是指满足密文同态运算性质的加密算法,即数据经过同态加密之后,对密文进行特定的计算,得到的密文计算结果在进行对应的同态解密后的明文等同于对明文数据直接进行相同的计算,实现数据的“可算不可见”。

  • 2022-01-20
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隐私保护视角下联邦学习的「前世今生」

联邦学习(Federated Learning)作为人工智能的一个新分支,为机器学习的新时代打开了大门。自发展以来,其定义早已超过了早期提出范围,以至于现在只要出于隐私保护目的的多方机器学习都将其归属于「联邦学习」这一范畴。也有人对「联邦学习」这一名称提出异议,本文从实际应用的角度重新梳理了「联邦学习」的前世今生,希望能为读者提供一个新的联邦学习研究视角。

  • 2022-01-21
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隐私计算的技术流派与标准

近日,零壹财经推出国内首个系统研究隐私计算在金融领域应用的报告《开启新纪元:隐私计算在金融领域应用发展报告(2021)》,从隐私计算落地最为密集的金融业开始,展示隐私计算发展中真实而鲜活的产业生态,让产业实践者们被看见、被发现。本报告研究机构为零壹财经·零壹智库,联合发布单位为中国科技体制改革研究会数字经济发展研究小组、深圳市信用促进会、横琴数链数字金融研究院,同时得到了同盾科技、星云clustar、瑞莱智慧、金智塔科技和天冕科技的研究支持。

  • 2022-01-21
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B2B的纵向联邦学习深度模型方案

随着人工智能进入以深度学习为主导的大数据时代,基于大数据的机器学习在推动AI蓬勃发展的同时,也带来了一些数据隐私泄露的安全隐患。近年来国内外在逐步加强对数据隐私的保护,例如欧盟最近引入的新法案《通用数据保护条例》(GDPR),我国国家互联网信息办公室起草的《数据安全管理办法(征求意见稿)》等,使跨企业和组织的数据合作越来越困难。

  • 2022-01-20
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vivo联邦学习应用与实践

2016年,Google在《Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency》论文中,首先提出“联邦学习”(Federated Learning)的概念,该方法能够联合分布于多个移动终端上的数据,实现云端模型的训练。联邦学习的核心,在于模型中心化,数据去中心化。其目的是保护用户隐私与数据安全。

  • 2022-01-21
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Cape Privacy——基于加密机器学习的多方数据协作与隐私保护方案

欧盟2018 年 5 月 25 日正式颁布《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation,GDPR)。距离现今已经实施接近三年,先后多张巨额的企业罚单相继被开出。根据GDPR的执法跟踪网站相关统计,截至当前,欧盟成员国从2018年共开出616件罚单,共罚款约2.79亿欧元[3]。其中具有代表性是谷歌罚款事件,其备受关注——作为一家大型国际互联网公司,谷歌却陆续被欧盟的两个国家罚款:2019年1月被法国处罚5000万欧元,原因是执法方认为谷歌的隐私条款未充分体现GDPR公开透明和清晰原则;2020年3月被瑞典处罚700万欧元,原因是谷歌未充分履行GDPR赋予用户的数据“遗忘权”。

  • 2022-01-20
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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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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