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5G技术将在信息化联合作战中起到巨大作用

随着第五代无线通信网络技术不断取得突破性进展,2020年5月20日美军首次公开发布的5G战略性指导文件《美国国防部5G战略》,提出了5G赋能的作战概念。5G网络的商用普及进一步推动了人工智能的发展,更高的智能化水平在作战指挥,情报数据共享,战场态势分析等方面都发挥着重要作用,加快推进现代战争向智能化,无人化和自主化方面发展。党的十九大报告中提出,要提高我军基于网络信息体系的联合作战能力,5G技术在信息化联合作战起着至关重要的作用,它对于我军未来的建设发展意义如何呢?

  • 2021-04-21
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美容行业的电商猛兽报告

跨境电子商务是指分属不同关境的交易主体,通过电子商务平台达成交易、进行电子支付结算,并通过跨境电商物流及异地仓储送达商品,从而完成交易的一种国际商业活动。

  • 2021-04-19
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电子银行安全评估报告v2.0-

新一代的呼叫中心系统完全构筑在开放式的平台和开放式的网络系统下,这种“开放”形式不仅给了系统带来了新的巨大的商业机会,也带来了更多面向复杂商务应用及信息技术的挑战。其中,系统的安全性是一个必须认真对待的问题,也是系统设计的重要组成部分。 由于系统的“开放”性,一般银行IT系统从系统安全、网络安全、信息安全、业务安全四个层面上来考虑。系统安全是指信息系统网络中主机系统(各种服务器系统、PC机系统)的安全性,包括系统登录的安全和系统运行的安全;网络安全的含义是指整个网络系统本身的安全,包括对非法用户的有效隔离,对恶意网络攻击的防护,对网络可用性的保证,等等。信息安全的含义是指在系统中存储、传输的信息的保密性、完整性,存储信息的安全包括数据库数据的安全和文件系统文件的安全。业务安全的含义是指通过在网上进行的业务活动的真实性、可靠性、完整性、以及不可抵赖性。

  • 2021-04-17
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信创产业深度研究:204页报告深度解析信创产业全景图

华泰证券(华泰计算机)发布的204页深度报告《“信创”(信息技术应用创新)研究框架.pdf》,报告共包含如下五大部分,希望对您有用:1、产业概况:发展背景、推荐节奏、疫情影响;2、产业全景图:终端、云计算全栈架构图、产业链全景图;3、核心环节:CPU、OS、数据库、中间件、办公套件、安全保密;4、主要集团布局:CEC、CETC、华为;信创产业发展史是一部国内基础软硬件企业成长史。疫情之下,信创产业是名副其实的 “新基建”,政府有望加大投入。

  • 2021-04-25
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物联网网络技术

全面的互联互通是物联网的特点之一。通常情况下,网络中既有智能设备又有非智能设备,非智能设备通常速率较低、通信覆盖范围较小、计算能力较差、自身能量也非常有限。近距无线通信是为适应物联网中这些智能程度较低的设备而提出的短距离、低功耗无线通信方式。

  • 2021-04-21
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数据中心内部虚拟机三层动态迁移

传统的数据中心网络技术,STP 是二层网络中非常重要的一种协议。用户构建网络时, 为了保证可靠性,通常会采用冗余设备和冗余链路,这样就不可避免的形成环路。而二层网络处于同-个广播域下,广播报文在环路中会反复持续传送,形成广 播风暴,瞬间即可导致端口阻塞和设备瘫痪。因此,为了防止广播风暴,就必须防止形成环路。这样,既要防止形成环路,又要保证可靠性,就只能将冗余设备和冗余链路变成备 份设备和备份链路。即冗余的设备端口和链路在正常情况下被阻塞掉, 不参与数据报文的转发。

  • 2021-04-20
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物联网技术图鉴

所有成功的物联网项目的第一步都是定义业务目标并建立概念验证系统,以评估这些目标是否可以实现。在这个阶段,你只需掌握本文提到的部分技术。但是,等到项目取得成功,超越了概念验证水平,那么团队所需技术力的广度和深度就会增加。

  • 2021-04-20
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AI的“色差”与“纠偏”

在我们大多数人的意识中,科技通常是中立的。不管在全世界任何体制中、面对任何人群,科技遵循的规则都是客观的、中立的,就像建造高楼要遵循力学结构原理,防御新冠病毒要遵循科学检测和消杀防护手段一样。偏偏AI这位科技领域的新宠,从诞生之日起就带着神秘的算法黑箱和挑战人类智能的宏伟愿景。同时不可避免地也带有了人类设计者的主观色彩和个人偏见。

  • 2021-04-23
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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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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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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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