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中国健康产业2016年投资白皮书

中国健康产业2016年投资白皮书

  • 2022-01-10
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7天学会支付宝小程序开发

小程序云是阿里云面向小程序场景提供的一站式云服务,帮助开发者实现一云多 端的业务战略。开发者可通过小程序云支撑各类小程序前端,在一朵云内实现统 一的 资源管理、统一的数据运营和统一的业务设计。

  • 2022-01-10
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阿里:10位cio深度访谈

众所周知,中国的IT人和CIO人,是一帮最有活力,最具创新基因的群体。因 为it技术本身就是一个飞速演进的行业。这就要求新时代的CIO要从首席信息官 (Chief Information Officer)向首席创新官(chief innovation officer)转型, 利用最新科技手段助推企业创新,全面提升企业IT价值。

  • 2022-01-10
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2017阿里技术年度精选-上

2017 年,在技术发展的历史上,一定是个特别的一年:柯洁与 AlphaGo 的惊世大战,无人咖啡店开放体验,AI 设计师“鲁班”横空出 世、三年投入千亿的达摩院正式成立……

  • 2022-01-10
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2017阿里技术年度精选-下

技术前进的脚步,比我们想象中更快。同样在今年,阿里技术公众号,正 式迎来了第 35 万位关注者,也有幸发布过数篇 10w+ 乃至百万阅读的文章。

  • 2022-01-10
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基于泰森多边形的网络规划方法研究

随着4G牌照的发放,中国移动TD-LTE网络建设正如火如荼,各大中城市基站密度越来越大,站址规划难度也随之增加。通过对ArcGIS泰森多边形的应用来处理庞大的站址数据,根据各区域站距原则从现网站址数据中快速、有效、准确的批量定位并提取出新建站位置,可大大提高工作标率和规划准确率,将无线设计人员从站址的海洋中解脱出来。

  • 2022-01-10
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卷积编码及Viterbi译码的低时延FPGA设计实现

针对毫米波通信的高速率和低时延设计要求,设计实现1/2码率(2,1,7)卷积码的低时延译码。采用高度并行优化实现框架、低延时的最小值选择方式,获得Viterbi硬判决译码算法的输出。利用基于Xilinx公司的Artix7-xc7a200t芯片综合后,译码器的数据输出延时约89个时钟周期,最高工作频率可达203.92 MHz。结果表明,该译码器可支持吉比特级的数据传输速率,实现了低延时、高速率的编译码器。

  • 2022-01-10
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跨域访问控制技术研究

根据国内外最新研究,对跨域数据流动中的访问控制技术进行了总结和展望。首先,结合复杂应用环境下的访问控制,概括了访问控制模型、数据安全模型的发展。其次,分别从数据标记、策略匹配和策略冲突检测方面对访问控制策略管理的研究展开论述。最后,总结归纳了统一授权管理中数据标记技术和授权与延伸控制技术的研究现状。

  • 2022-01-10
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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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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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