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云原生平台

未来的十年是云计算的黄金十年!而传统云计算(IaaS)已经完成上半程的竞争,下半场是云原生、AI以及边缘计算的主场地,云原生是为云而生的新一代应用和资源架构模式,进一步释放企业研发成本的同时,带来业务的高复合 增长。随着企业越来越依赖数字化,开发者的话语权越来越重要,未来十年一定是面向应用的云计算场地,同时云 计算越来越开始触达业务现场,将算力卸载到客户业务现场,使得万物互联成为可能,使得业务更加智能,同时也 触发了新的数据处理架构出现,完美知识的时代再悄悄来临!一眼望去一片欣欣向荣的局面。

  • 2021-09-08
  • 阅读150
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企业数字化升级方法论_谢陵春

企业数字化升级方法论

  • 2021-09-15
  • 阅读156
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重温机器学习经典算法

强化学习(Reinforcement Learning)是机器学习的一个非常重要的分支,其核心思想是实验者构建一个完整的实验环境,在该环境中通过给予被实验者一定的观测值和回报等方法来强化或鼓励被实验者的一些行动,从而以更高的可能性产生实验者所期望的结果或目标。从以上对强化学习的描述中,我们可以看出强化学习一定会涉及到被实验者(也称为智能体,Agent)、实验者构建的环境(也就是系统环境,System Environment)、被实验者的观测值(也称为环境状态,State)、被实验者的行动(Action)和回报(也称为奖励或反馈,Reward)这五个关键要素。?

  • 2021-09-23
  • 阅读116
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大数据时代下个人数据安全

要针对安全中的防御技术做一个预估,防止黑客病毒等的侵袭,还要控制好非授权用户的访问情况,对于访问权限的控制要进一步加强,让系统合理化地进行认证用户的合法流程,做好一定的规范化和合理性。

  • 2021-09-29
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  • 24页

数字孪生网络(DTN)白皮书

随着“智慧泛在、数字孪生”的 6G 愿景成为业界共识,数字孪生技术也将在未来网络演进中发挥重要作用。结合数字孪生技术的数字孪生网络(Digital Twin Network)是实现未来自治网络的重要支撑,有望改变现有网络规、建、维、优的既定规则,成为 6G“重塑世界”的关键技术。 本白皮书在业界首次系统阐述了数字孪生网络(DTN)总体架构、关键技术和分级体系,明确数字孪生网络在解决当前网络困境以及满足未来网络演进需求中的重要作用,并从技术需求角度,描述了数字孪生网络在几个典型场景中的应用。

  • 2021-10-08
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“云智一体”技术与应用解析白皮书——全场景智能视频篇-58页

白皮书深度分析了视频化的挑战,详述了具有“云智一体”独特优势的百度智能云如何通过端边云一体化的智能视频云架构3.0,满足内容高清化、体验沉浸化、分析智能化的视频应用与体验新需求,并介绍了在泛媒体、泛互联网及泛产业等三大行业应用场景中的作用与价值。

  • 2021-10-09
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浅析管磨机隔仓板结构对水泥产质量的影响

球磨机如何做到高产、优质、低耗?磨内结构是主要因素之一,各仓仓长的合理划分、衬板的形式、隔仓板的过料能力、出料篦板的排料能力等至关重要。磨机的内部结构必须要适应工艺的要求。大多数厂家在使用球磨机时,缺少对磨机内部结构形式的设计,通常直接采用磨机厂家的统一配置,没有结合自身的工艺特点做针对性的设计,往往导致效果不佳。笔者多年从事磨机调试工作,对磨机的内部结构,特别是隔仓板、出料篦板对产质量的影响深有感触,下面谨就隔仓板和出料篦板结构对水泥产质量的影响谈一点浅显看法。

  • 2021-10-13
  • 阅读143
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智慧农业核心技术之农业物联网与农业专用芯片

智慧农业产前、产中、产后的信息管理与服务主要是利用物联网、智能分析等技术,将种植对象的温室或大田空气温湿度、光照度、土壤温湿度等环境数据和株高、叶片参数、叶绿素、水分胁迫等生物信息数据进行采集和处理,并进行实时显示和远程监控,实现农业现场各种气象与环境数据、图像视频的实时采集与远程传输,有效提高农业环境监测水平和农业环境监测数据的时效性;实现自动喷灌、科学施肥、生物防治病虫害等科学化管理,提高作物种植水平,便于生产者及时掌握农作物、园艺作物、蔬菜、果树等生长动态与灾害情况,并进行快速诊断和预警;实现集感知、监测、智能预警与分析为一体的农业生产全过程信息监管和服务。

  • 2021-10-13
  • 阅读172
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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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缺乏对基于大语言模型(LLM)的自动化渗透测试 框架(AutoPT)的系统性架构分析 ? 缺乏在统一基准下的大规模实证比较 ? 以往的工作集中在深度强化学习的方法,而非基于 LLM的范式 ? 仅停留在宏观层面的分析,没有细粒度的架构解构

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