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联邦学习(FederatedLearning)与金融实践

在大数据和人工智能时代,数据被喻为“黄金”和“石油”越来越被重视。各行业数字化转型的核心要点之一是数据智能技术的应用,而其基础在于海量、多维数据的汇总、加工和算法模型训练。这一过程中同时带来的则是数据安全和隐私问题——大量带有客户、产品和交易信息的敏感数据容易产生法律、合规问题,亦频繁出现数据的不合法泄露问题。

  • 2022-01-21
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新一代联邦学习技术及应用实战

随着大数据的进一步发展,重视数据隐私和安全已经成为了世界性的趋势, 同时,大多数行业数据呈现数据孤岛现象,如何在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的前提下,进行跨组织的数据合作是困扰人工智能从业者的一大难题。而“联邦学习”将成为解决这一行业性难题的关键技术。今天会和大家分享下微众银行主导的新一代联邦学习技术及应用,而 FATE 则是联邦学习落地的一个工业级开源平台。

  • 2022-01-20
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高速PCB设计指南之八:掌握IC封装的特性以达到最佳EMI抑制性能

将去耦电容直接放在 IC 封装内可以有效控制 EMI 并提高信号的完整性,本文从 IC 内 部封装入手,分析 EMI 的来源、IC 封装在 EMI 控制中的作用,进而提出 11 个有效控制 EMI 的设计规则,包括封装选择、引脚结构考虑、输出驱动器以及去耦电容的设计方法等,有助 于设计工程师在新的设计中选择最合适的集成电路芯片,以达到最佳 EMI 抑制的性能。

  • 2022-01-21
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高速PCB设计指南之六:混合信号电路板的设计准则

模拟电路的工作依赖连续变化的电流和电压。数字电路的工作依赖在接收端根据预先定 义的电压电平或门限对高电平或低电平的检测,它相当于判断逻辑状态的“真”或“假”。在数 字电路的高电平和低电平之间,存在“灰色”区域,在此区域数字电路有时表现出模拟效应,

  • 2022-01-21
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反激电源设计原理分析

因基区的空穴是电源VBB提供,故IBN是基极电流IB的主要成分。3: 集电极收集电子的情况: 由于集电结反向电压,从发射区向基区注入的电子成为集电极电流IC的主要成分.

  • 2022-01-21
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电子线路与电磁干扰电磁兼容设计分析

一个好的电子产品,除了产品自身的功能以外,电路设计和电磁兼容性(EMC)设计 的技术水平,对产品的质量和技术性能指标起到非常关键的作用。本文通过举例对开关电源的电 磁兼容设计,介绍了一般电子产品中电磁干扰的解决方法。

  • 2022-01-21
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场效应管放大器大信号分析

场效应管放大器大信号分析:首先,我们分析其特性,场效应管的导通状态比你所想象的理想开关和电阻模型要复杂得多。

  • 2022-01-21
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开关电源的冲击电流控制方法

开关电源的输入一般有滤波器来减小电源反馈到输入的纹波,输入滤波器一般有电容和电 感组成∏形滤波器,图 1. 和图 2. 分别为典型的 AC/DC 电源输入电路和 DC/DC 电源输入电 路。

  • 2022-01-21
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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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