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量子中医药学初探

对量子中医药学进行了重要的开创性探索研究。该研究通过特殊制备的含左旋生命磁量子基质的水溶液与不同频率的中药煎煮调频而获得与疾病频率对应的量子中药。此项量子中医药学的研究使得有效地治疗癌症、艾滋病、新型冠状病毒肺炎(COVID-19)以及其他疑难疾病变得更有希望。

  • 2022-01-14
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EPC模式在数据中心工程建设中的应用

数据中心是融合了建筑学、信息技术和现代管理等学科的综合工程,与普通民用或商业建筑相比具有安装工程复杂、专业设备多等特点,同时作为IT系统的承载基础,还具有系统的高可用性及不可中断性,并面临技术快速更新等挑战。这些特点对数据中心建设提出了更高要求,在我国“新基建”全面提速,数据中心发展进入新阶段的背景下,如何以科学的管理方法,快速建成高质量的数据中心便成为项目业主普遍关心的问题。

  • 2022-01-14
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客服中心大数据应用及信息安全管理

随着科技日新月异的发展,以及相关技术在金融业的应用逐步由探索转向深度实践,“数据就是生产力”普遍成为业内共识,金融+科技的经营模式已成为金融企业的标配。大数据作为企业的重要有形资产,其经营管理水平是衡量金融企业的核心竞争力之一。如何在合规的前提下利用好大数据资源,在优化客户体验、增加客户粘性的基础上,将优势进一步转化为企业的经营利润,带动企业在市场竞争中抢得先机,是各家金融企业不断探索实践的课题。此外,在合理利用大数据的同时,应注重企业信息安全和客户个人隐私的保护,做到依法合规经营,方能行稳致远。笔者结合自身工作,从机制搭建、数据管理、数据使用等方面对金融客服企业大数据应用及客户信息安全管理进行浅析。

  • 2022-01-14
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基于大数据与机器学习的银行运维智能风控体系研究与实践

银行数据中心管理着庞杂的IT资产,每天都有大量繁杂的运维活动作用在IT资产上,以维持信息系统的持续稳定运行并提供服务。在传统运维风控模式下,事中风控主要依靠人力对各流程的控制点进行人为控制,对过程行为的事中“技控”不足,难以确保不出操作风险。在事后环节主要依靠人工检查的方式,面对大量数据时,存在时效性差、覆盖率低、效率不佳等问题。面临日益复杂的内外部环境和“严监管、重处罚”的监管局面,依靠人工的传统运维风控手段已越来越难以为继。

  • 2022-01-14
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量子密钥分发技术在支付系统中的应用实践

支付系统作为重要的国家金融基础设施,是社会资金流动的大动脉,为了应对计算能力的提高给传统加解密体系带来的威胁,进一步保障支付系统的报文传输安全,清算总中心立足未来技术趋势,在量子密钥分发技术应用方面进行了积极地探索和尝试。

  • 2022-01-14
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量子保密通信再下一城:千公里级量子密钥分发

现代社会的进步离不开大规模信息交换。因此,全球敏感数据的安全通信也成了越来越宝贵的财富。为执行这项任务而广泛采用的各种数学工具在量子物理学原理的辅助下,能进一步增强通信链路的安全性。这项技术有很多优点,比如它能帮助加密的信息抵御可能因计算能力提升而出现的潜在威胁。但是,可能的通信范围以及所用器件的可信度也面临着巨大的技术挑战。中国科学技术大学的印娟等人[1]发表在《自然》上的研究表明,这种加密方案能在超过1000公里的距离上进行部署,而且不会影响量子技术所能确保的安全性。

  • 2022-01-13
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远程无线自动监测系统在深基坑工程中的应用研究

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  • 2022-01-13
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基于Hadoop大数据框架的BIM数据云平台架构设计与实现

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  • 2022-01-13
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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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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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