通信中的网络安全问题

3GPP主要设计了三个物联网相关标准：机器 LTE （LTE-Machine，LTE-M）、全球移动通信扩展覆盖（Extended Coverage Global System of Mobile Communication，EC-GSM）和窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）。

2022-01-17
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无人天车与智能库管技术

钢铁工业作为国民经济的支柱产业之一，战略地位至关重要。《中国制造2025》将钢铁工业作为重点发展十大领域的基础之一，加快钢铁工业的智能制造技术升级，实现信息化和工业化深度融合，将为钢铁行业带来新一轮的变革和创新驱动，是钢铁企业发展的必然趋势。随着物联网、人工智能等信息技术的发展，钢铁企业正在向以智能工厂为载体、以关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以网通互联为支撑的智能制造模式转型。其中，起重机与库区的智能化建设，成为智能工厂建设极具代表性的一项技术。

2022-01-17
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数字孪生的发展形势与应用分析

业界对数字孪生的关注也热度不减。全球IT研究与顾问咨询公司Gartner在近年来的重要战略科技趋势报告中，多次关注数字孪生技术及其应用场景。今年10月发布的2021年重要战略技术趋势报告中提及的行为互联网（Internet of Behaviors）、组装式智能企业（Intelligent Composable Business）及超级自动化（Hyperautomation）等新科技趋势，这些技术的发展也均需数字孪生技术体系的支持。可见数字孪生已经渗透到未来技术应用的方方面面。

2022-01-17
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APP个人信息收集使用最小必要性研究

APP违反最小必要原则收集使用个人信息，是当前个人信息保护工作面临的主要挑战。研究了违规收集、超范围收集个人信息的内在原因，列出了APP最小必要基本原则，提出了分项告知和单独同意机制，设计了权限索取、数据收集的最小化规范，给出了APP收集使用个人信息最小必要方案。

2022-01-17
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天基云服务产业发展趋势初探

近年来，低轨卫星互联网星座的建设如火如荼，带动了卫星研制、运载发射、地面终端、行业应用等产业链各环节的商业化进程。除了卫星互联网，包括天基数据的传输、存储、运营等在内的天基云服务产业初见端倪，开展了不同形式的业务尝试。不少国外初创航天公司活跃在天基云服务产业中，市场增长空间具有相当潜力。通过分类列举国外天基云服务最新案例，提出了天基骨干网、天基服务器、共享卫星等多种天基云服务业务的发展模式；通过借鉴地面云服务产业发展模式及趋势，对我国发展天基云服务产业提出了初步建议。

2022-01-17
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基于小波分解与LSTM的城市轨道短时客流预测

城市轨道交通快捷方便，已成为许多城市实现交通现代化的首选。因此，高精度的短期入境客流预测对于城市轨道交通的日常管理至关重要，因为运营方可以根据预测的客流来控制客流或重新安排列车。随着自动收费器（AFC）的广泛应用，可以方便地获取和记录大量的历史行程数据。在已有的研究中，长短期记忆网络（LSTM）特别适合于学习具有长期相关性的时间序列数据，并被广泛应用于交通流预测中。由于LSTM总是将时间序列数据作为输入，因此它的输出将与之前的输入和输出相关。大多数车站入境客流呈周期性波动，是一个具有多时间尺度的非平稳序列。利用小波分析（wavelet）对时间序列进行处理，可以清晰地反映出不同时间尺度下的多重变化趋势。因此，小波分析可以有效地处理入境客流数据因时间/时段短而产生的波动性。

2022-01-16
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语音合成技术及其在金融场景下的应用

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，智能语音交互技术在生活中得到广泛应用，如智能外呼、智能客服、智能家居、智能车载、智能医疗、智能教育、智能手机助手等。金融场景涉及的主要应用包括营销外呼、催收外呼、客户关怀外呼，电话信道下的智能客服、5G虚拟人智能客服、智能导航、网点机器人、网点语音播报，员工培训（客户模拟）等。

2022-01-16
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基于Seq2Seq的信息抽取方法在多轮对话场景的应用

本文主要介绍了基于Seq2Seq方法从双人语音对话文档中提取电话号码的实践方法，重点介绍了基于不同模型结构的Seq2Seq方法如LSTM、GRU、Transformer的效果对比情况，同时介绍了在Encoder层尝试的不同Embedding方式及其如何采用Attention、Beam Search等方法来提升模型效果。实践结果表明基于Seq2Seq的方法在多轮对话交互中提取电话号码实体的效果相比基于传统的NER方法在F1值提升约30%。

2022-01-16
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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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