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浅析联邦学习与区块链技术

联邦学习(Federated Learning)是一种使用分布式优化方法来保护多方合作时数据隐私的技术,核心点在于:分布式和数据隐私。在在数据安全和隐私保护的发挥着重要作用。联邦学习不局限于传统的分布式优化问题,也不仅仅是通过传统密码学的同态加密等技术就轻易解决的任务,也并不是分布式优化和密码学的结合。联邦学习应用广泛,涉及技术领域众多,引起了世界范围内学者的广泛关注。

  • 2021-12-30
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GPU在联邦机器学习中的探索

在人工智能领域,传统数据处理模式往往是一方收集数据,再转移到另一方进行处理、清洗并建模,最后把模型卖给第三方。但随着法规的完善和监控愈加严格,数据离开收集方或者用户不清楚模型的具体用途都可能会导致运营者触犯法律。为应对隐私泄漏风险,世界各国都采取了相应的措施。2018 年欧盟出台了首个关于数据隐私保护的法案《通用数据保护条例》。国内从 2009 年开始,出台了一系列隐私保护法案,数据隐私的保护正逐步严格化和全面化。

  • 2021-12-30
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面向5G移动通信系统的本振技术研究

新一代移动通信标准致力于大幅提高数据传输速率,大规模MIMO 是5G 通信的关键技术之一,具有广阔的研究前景。在大规模MIMO 应用场景下,利用数百根天线阵列使大量的终端用户同时共享频率资源,系统中存在多路收发信道,需要多路本振信号,对本振有了些额外的要求,因此本振系统的研究成为关键之一,设计是一个难点。如果本振与收发电路设计在一块电路板上,会加重本振泄露、射频串扰等问题,针对大规模MIMO 系统的多通道设计,还会明显的增加电路板图尺寸与器件成本,为了提高性能、降低成本,我们研究外置的本振系统。本设计采用并行分配输出16 路射频本振信号,使得本振输出通道之间的隔离度高,输出信号一致性良好、相位噪声性能优异,特别是相位的一致,对于大规模MIMO 技术做波束成型很有意义。

  • 2021-12-30
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新能源汽车数字化车间数据采集系统设计、集成与实施整体方案

数据采集系统主要功能是实时采集现场生产数据,包括加工、测试、维护、人员、物料等各个基础环节内的实施数据,集成、转化并统一了来自各种生产设备和通信设备的信息数据,准确、实时地予以传输、分析和存储,并上传上层系统,帮助管理层、执行层进行信息的交流和协作。 生产数据是开展智能工厂建设的核心要素。通过数据采集系统可实现生产设备的联网,构建出车间生产现场综合数据的交换,可以将生产数据进行采集、传递、分析,为智能制造管理环节提供数据支撑,成为智能制造的基础。通过实时数据采集系统的应用,帮助智能制造系统提升设备利用率,最大限度地压缩辅助工时等,对传统制造系统中的生产设备予以集成,实现企业生产过程数字化、信息化、智能化

  • 2021-12-30
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MEC的研发进展与应用场景探索

为了有效满足移动互联网、物联网高速发展所需的高带宽、低时延的要求并减轻网络负荷,欧洲电信标准化协会(European Telecommunication Standard Institute, ETSI)于2014年提出了MEC(Mobile Edge Computing,移动边缘计算),基于5G演进架构,将基站与互联网业务深度融合的一种技术。NGMN和3GPP等研究机构和标准化组织在研究下一代移动通信网标准时也都考虑了MEC,NGMN将相关概念命名为“智能边缘节点”,3GPP在RAN3和SA2子组中都有MEC相关立项,国内标准化组织CCSA也有“面向服务的无线接入网(SoRAN)”的课题研究。

  • 2021-12-29
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5G核心网网络架构及关键技术

5G核心网的创新驱动力源于5G业务场景需求 和新型ICT使能技术,旨在构建高性能、灵活可配的广域网络基础设施,全面提升面向未来的网络运营能力。5G时代要求未来能形成虚拟化、分层化的核心网络,以及资源开放、适宜开发新业务的网 络架构,从而能够提供从网络运营到业务服务的经济和可持续发展的模式。

  • 2021-12-29
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面向5G的通信云部署方案

作为承载网络云化、业务平台以及新一代5G网络部署的基础设施,通信云助力电信运营商网络升级转型。但由于业务多样性,虚拟化的通信网元部署复杂,通信云仍是当前建设的重点和难点。分析了运营商各类业务对云平台的需求,综合云平台的兼容性、网络的需求、可靠性等因素对其进行了分类,最后提出了通信云的部署方案和网络架构。目前该方案已在中国联通规模商用。

  • 2021-12-30
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机器学习在滴滴网络定位中的探索和实践

目前定位技术主要包括GPS、网络定位、惯性航位推算、MM(地图匹配)、视觉定位等。GPS是最为人熟知的定位技术,是依靠设备与卫星交互来获取经纬度的方式。GPS精度高,但有冷启动耗时长、耗电大、遮挡场景不可用等缺点。在滴滴场景下,乘客和司机在有遮挡的场景下,例如室内、高架下等,GPS通常处于不可用状态。这时就需要有其他定位技术作为GPS的补充,使得乘客发单、司机导航等服务依然可用。其中最主要的补充便是网络定位。

  • 2021-12-30
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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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