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基于零信任架构的医院网络安全防护研究

探求一种更加安全的网络架构,从而解决日益严峻的医院网络安全问题。利用微分隔和细粒度边界策略,通过风险汇聚与分析、持续的信任评估及不断地对外部风险进行评估、对漏洞进行修复来降低医院网络的访问风险。零信任安全架构应用于医院网络后,任何对医院数据的访问请求都必须经过认证、授权,提升了医院内部安全风险感知能力,显著降低医院网络安全风险和不良事件发生的概率。零信任安全架构可以解决医院现存的网络风险问题,有效提升医院网络安全防护水平。

  • 2022-01-12
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物联网在稀土萃取生产线远程监测系统中的应用研究

物联网在稀土萃取生产线远程监测系统中的应用研究物联网在稀土萃取生产线远程监测系统中的应用研究

  • 2022-01-12
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无线数传电台在泵房供水远程控制系统中的应用

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  • 2022-01-12
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Android软件在智能水壶远程监控系统中的应用设计

Android软件在智能水壶远程监控系统中的应用设计Android软件在智能水壶远程监控系统中的应用设计

  • 2022-01-12
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基于星凸形随机超曲面模型多扩展目标多伯努利滤波器

随着电子技术和传感器分辨率的不断提高,传统多目标跟踪(MTT)中的“点目标”假设不再成立,一个目标在采样时刻内对应多个量测,这样的目标可以称之为“扩展目标(ET)”。扩展目标是具有一定空间范围的目标,其检测信号往往会对应传感器的多个分辨单元,目标对应传感器的多个量测信息,会呈现出一个 “稀疏点量测集”。所以,可借助多源信息融合技术,利用多个量测信息对目标特征进行更深层次的估计。扩展目标跟踪(ETT)问题在现代目标跟踪与识别系统中受到极大的关注,如濒海监视、自主式武器、机器人技术等领域。

  • 2022-01-12
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基于模糊自适应有限冲激响应卡尔曼滤波算法的农机GNSS/IMU组合导航

为了提高农业机械自动导航系统的精度和稳定性,综合考虑农机作业时的实际运动状态,本文将GNSS定位系统和集成了加速度计和陀螺仪的IMU相融合,提出了一种模糊自适应有限冲激响应卡尔曼滤波(FA-FIR-KF)算法,对位置信息和姿态信息进行融合。基于FA-FIR-KF算法,其中:四元数法的引入,可以抑制农机坐标非线性的问题;模糊推理系统的引入,可以使系统对异常噪声具有自适应调节能力;遗忘因子的引入,可以使系统不过度依赖先验统计信息,从而迅速地追踪突变信号。试验结果表明,相对于非滤波情况,FA-FIR-KF模型可以使农机更平滑、稳定、精准地跟踪期望路径,跟踪精度在厘米级。

  • 2022-01-12
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DeepSORT多目标跟踪

随着目标检测技术的飞速发展,通过检测跟踪(Trackingbydetection,TBD)在多目标跟踪中成为主流。在处理流程中,目标轨迹通过对整个视频流的全局优化处理计算,如flow网络、概率图模型等。然而,由于批处理,这些方法不适用于需要实时目标辨识的在线场景。传统方法有多假设跟踪(Multiple Hypothesis Tracking,MHT)和联合概率数据关联滤波(Joint Probabilistic Data Association Filter,JPDAF),这些方法一帧帧的处理数据关联。JPDAF通过用关联似然加权测量生成单状态假设;MHT跟踪所有可能的假设,但为了降低运算量需要剪枝。这两种方法最近都被改进为TBD方式,取得很好效果,然而却增大了计算量和部署复杂度。

  • 2022-01-12
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数据安全治理体系与技术研究

随着数字产业化和产业数字化的快速推进,数据已经成为数字化转型时代的核心竞争力。随着数据成为资产,成为基础设施,数据的安全受到前所未有的重视和保护。数据安全治理融合了数据安全技术和数据安全管理,是以“数据使用安全”为目标的技术体系。通过对数据安全治理的必要性以及其发展现状进行分析,提出了一种以数据安全标识为基础的数据安全治理体系框架和技术架构。

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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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2025中国多模态AI大模型座舱应用洞察研究报告

随着DeepSek等A大模型的快速普及以及座舱SoC芯片的持续迭代,智能座舱正加速迈向认知座舱阶段,实现了从功能堆叠向“少即是多”的智能化转变。车企和科技公司作为智能座舱生态的核心,通过合作研发与自主开发,推动多模态A大模型的广泛应用。其中,科技公司与传统车企合作研发的大模型多应用于自主品牌车型,通过强强联合实现生态互补;而新势力车企则更倾向于自主研发A大模型,逐步构建自有车型座舱大模型的数据和产业链闭环。

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华为IFS财经变革

公司对变革的总体指导思想 七个反对 反对完美主义,反对繁琐哲学,反对盲目的创新,反对没有全局效益提升的局部优化,反对没有全局观的干部主导变革,反对没有业务实践经验的人参加变革,反对没有充分论证的流程进行实用。

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2026面向行业的”云 AI“应用研究报告-AI行业云平台助力行业大模型应用落地

行业大模型正成为推动产业智能化升级的关键突破口。当前,人工智能正从技术探索迈向产业落地的关键阶段,随着“人工智能+”行动的深入推进,AI不再仅是实验室中的算法模型,而是驱动千行百业智能化升级的核心引擎。这一过程的实现不仅要求AI具备强大的通用能力,更强调其在具体行业场景中的专业性、可靠性和可落地性。由此,能够深度融合行业知识、理解业务逻辑、支撑关键决策的行业大模型正是在这一需求驱动下,逐渐演变为支撑行业智能化升级的关键引擎

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2025年中国出口新动能与企业信心指数报告

第一部分宏观经济与贸易形势回顾与展望 1.1.全球经济暗流涌动贸易格局多极博弈 2024年以来,伴随全球通胀持续降温,海外经济体相继进入降息周期,金融条件转向宽松,全球制造业景气逐步修复并开启补库周期,带动货物贸易回暖(图1.1)。从趋势上看,2024年下半年全球经济增长动能有所减弱,叠加美国大选、地缘政治不确定性加大,以及极端天气扰动等因素的影响,使得全球及欧美制造业景气出现收缩、补库存步伐放缓。但东盟、印度、巴西等新兴经济体制造业景气表现依然强劲,加之“全球南方”经济体经贸合作日趋紧密,全球贸易

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