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机器学习之人机交互实战

机器学习之人机交互实战

  • 2021-12-06
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企业大数据平台的数据仓库架构

随着互联网规模不断的扩大,数据也在爆炸式地增长,各种结构化、半结构化、非结构化数据不断地产生。 新环境下的数据应用呈现业务变化快、数据来源多、系统耦合多、应用深度深等特征。那么基于这些特征,该如何构建数据仓库呢? 应该从稳定、可信、丰富、透明四个关键词入手。其中,稳定要求数据的产出稳定、有保障;可信意味着数据的质量要足够高;丰富是指数据涵盖的业务面要足够丰富;透明要求数据构成流程体系是透明,让用户放心使用。

  • 2021-12-06
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信通院-网络与信息安全产业60页

信通院-网络与信息安全产业60页

  • 2021-12-06
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企业信息安全框架V5.0白皮书-FEEI止介196页

企业信息安全框架V5.0 白皮书 - FEEI止介196页

  • 2021-12-06
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百度智能云-百度城市大脑白皮书-2020.5-60页

百度智能云-百度城市大脑白皮书-2020.5-60页

  • 2021-12-06
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基于微服务架构的警用地理信息系统云化设计思路

PGIS是智慧警务建设中的一个重要基础设施,传统PGIS采用单体架构实施平台建设,平台中的功能、数据耦合紧密,扩展能力受限。为了实现警务云中PGIS平台灵活、敏捷的云服务能力,结合警务云总体建设思路,找准PGIS的建设定位,基于微服务架构的设计思路,遵循分层解耦的设计原则,设计PGIS在DaaS层、PaaS层、SaaS层的建设内容,并融合大数据计算、容器编排等技术作为PGIS云化建设的技术支撑,实现微服务架构下的云PGIS平台。

  • 2021-12-06
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安全SD-WAN的架构与应用实践

在企业网络升级换代的新需求以及SDN/NFV等新技术涌现的双重驱动下,企业网络对高可靠、高质量、自动化、智能化等方面提出新的需求,从技术架构和功能架构两个方面探讨了一种新型的安全SD-WAN网络的架构和主要功能,并对其主要应用场景的实践方案进行了阐述。具备安全能力的SD-WAN的网络架构将在企业网络中逐步成熟和商用部署。

  • 2021-12-06
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运营商多云专网一体化业务的策略与实践

研究和探索运营商在SDN转型中所面临的特殊挑战及其应对策略,分析指出运营商正经历从“网化”计算到“云化”网络的技术和业务转型,云网一体化业务是未来的根本出路。运营商SDN化的困难在于异构的基础网络架构,其成败关键在于选择扎实可靠的SDN控制和编排平台。其中,独立于厂商设备的通用SDN控制器和编排器至关重要。结合实践案例,分析如何借助目前运营商全程全网的优势,采用解耦、统一、独立的控制和编排平台,快速地实现大规模、多租户、可运营的多云专网一体化业务。

  • 2021-12-06
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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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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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零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线

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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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