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2020数字网联交通大会暨第三届中国道路交通安全智库

  访问控制机制是信息系统中敏感信息保护的核心,依据GB17859-1999计算机信息系统安全保护等级划分准则,信息系统安全保护环境的设计策略,

  • 2022-03-19
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年度回顾之2018’智能交通市场千万项目企业前十强_2019-01-16

提高网络信息安全管理机制及安全性及重要信息系统设计、实施、运行全流程的网络安全管理水平;对智慧城市获得的海量数据,建立健全重要信息使用管理和安全评价机制,以提高个人信息保护水平。

  • 2022-03-21
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【中兴智联特约】甘孜州公安局一行赴苏州杭州深圳等地考察智能交通建设_2018-07-05

  加强智慧城市建设中涉密信息的监督管理工作,对网上发布的信息进行监控,及时发现泄密事件,将危害控制在最小的范围内,使保密制度得到有效的执行和落

  • 2022-03-19
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荷兰将开发全国性的MaaS平台....._2021-03-16

智慧城市建设中,从而带来严重的安全隐患,从而产生许多严重安全事故造成无法弥补的严重后果。 提升智慧城市信息安全保障水平的对策和建议

  • 2022-03-19
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鄂尔多斯智慧警务:最大化开放智能检索、警综、云搜索等平台_2021-11-01

大数据可信性的威胁,一是伪造或刻意制造的数据,这将导致错误的结论;二是数据在传播中的逐步失真,导致早期采集的数据已经不能反映真实情况;

  • 2022-03-19
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美国试行应急车道动态开放;英国将投入45亿英镑建智慧高速……_2020-05-07

云计算服务不可信、存在漏洞或其他原因导致云服务的中断,云计算服务商的可信云计算策略和安全防护策略存在疏漏,缺乏安全稳定的根基,使黑客有机可乘;云

  • 2022-03-19
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乘风破难题,电动自行车交通管理正当时_2020-07-15

  在“互联网+”时代背景下的智慧城市建设高度集成了物联网、云计算、大数据等众多新形态的信息技术,这些都是实现城市职能智能化的基础,是一项复杂的大型系统工程,

  • 2022-03-19
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空天地一体化网络研究现状与新技术的应用展望

为了实现全时全域“泛在连接”,全球覆盖、随遇接入、按需服务的空天地一体化网络,是未来无线通信系统发展的方向。建设空天地一体化网络,需要深度结合天基网络、空基网络、地基网络,在不同的空间维度上发挥自身的功能,不断突破网络体制的边界限制,进而实现广域的全覆盖和无线网络的互联互通。文中主要从科研项目实施、技术研究和标准推进等方面探讨空天地一体化网络发展进程。同时,对新技术在空天地一体化网络中的应用进行展望,并探讨未来空天地一体化网络的发展方向。

  • 2022-03-19
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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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智能工厂(离散)实施方法论

智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者,时间周期上会到秒级,这样导致数据量非常大,比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。

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