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电信领域联邦学习技术应用白皮书

目前,以 5G 系统为代表的电信网络已经实现“万物互联”,并将 朝着“万物智联”的目标发展。电信网络利用先进的人工智能技术通 过及时有效地收集、传输、并随时随地学习数据,用于大量创新应用 和智能服务。然而,基于中央服务器与数据中心的机器学习框架正遭 受越来越多的数据隐私和安全挑战,面临巨大的通信开销与算力浪 费。

  • 2021-10-08
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反对量子计算的理由

量子计算如今十分流行。几乎每天都有新闻媒体发布相关新闻。其实人类研究量子计算已经长达几十年,却未得出任何实用的结果,大多数评论员都忘记或者掩饰了这一事实。IBM指出量子计算机能够“使很多学科领域取得突破性进展,包括材料和药物研发、复杂系统的优化以及人工智能”。微软则保证,量子计算机将“永久性地改变我们的经济、工业、学术和社会领域”。新闻记者也多次指出,量子计算机也许很快就会破解保护互联网的加密技术。这使得物理学各领域的很多研究人员都觉得,必须证明自己的在研工作与量子计算存在一定的相关性。

  • 2021-09-29
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DeepMind的新强化学习系统是迈向通用AI的下一步吗?

对于精通围棋、星际争霸 2 以及其他游戏的深度强化学习模型而言,关键的挑战之一是它们无法将其能力泛化到训练领域之外。这种限制使得将这些系统应用到现实世界中变得非常困难,在现实世界中,情况比训练 AI 模型的环境复杂得多且不可预测。

  • 2021-09-29
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GAT 391-2002 计算机信息系统安全等级保护管理要求

信息安全等级保护,是对信息和信息载体按照重要性等级分级别进行保护的一种工作,在中国、美国等很多国家都存在的一种信息安全领域的工作。

  • 2021-09-30
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数据结构第2讲--算法分析

算法分析是对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量的分析。 算法(Algorithm)是解题的步骤,可以把算法定义成解一确定类问题的任意一种特殊的方法。在计算机科学中,算法要用计算机算法语言描述,算法代表用计算机解一类问题的精确、有效的方法。

  • 2021-09-30
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大数据25页

大数据分析的想法,尤其在IT操作方面,大数据对于我们发明并没有什么作用,但是我们一直在其中。Gartner已经关注这个话题很多年了,基本上他们已经强调,如果IT正在引进新鲜灵感,他们将会扔掉大数据老式方法开发一个新的IT操作分析平台。

  • 2021-10-08
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大数据时代的信息安全问题 (1)

2012年以来,大数据(big data)一词被越来越多地被提及。大数据被称为社会发展的“新石油”。全球知名咨询公司麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”而大数据在创造价值的同时,也在创造风险。国内外学者对于大数据带来的信息安全问题的研究十分值得关注。国内学者黄国彬、郑琳的《大数据信息安全风险框架及应对策略研究》将大数据信息安全风险放在组织的外部环境和内部环境中分别做了讨论,内部环境中,由组织自身原因导致的信息安全问题体现在 基础设施、数据分析、数据管理、技术漏洞等。

  • 2021-09-30
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泰合信息安全运营中心系统-网络行为分析系统TSOC-NBA V3.0.190.1产品白皮书-201511

网络行为分析(networkbehavioranalysis,NBA)是一种通过监控网络流量、关注网上异常行为,从而提高专有网络安全性的手段。传统入侵防御系统采用数据包监测、特征检测、实时阻断等手段保护网络边界安全。网络行为分析关注内网情况,从多个网络端点聚集数据支持离线分析。

  • 2021-09-30
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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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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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