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未来网络技术的发展与应用前景

互联网40 多年的发展可分为两个阶段。前20 年作为第一阶段, 主要是互联网与科学研究相结合;90 年代以后,互联网的发展进入第二阶段,互联网开始应用到人类生活的各个方面,在个人消费领域产生了非常巨大的成就,现在大家的日常生活都离不开互联网。下一步,互联网将与实体经济走向深度融合,国外有关研究人员也将这一代互联网称为第三代互联网( 互联网3.0/ 未来网络)。

  • 2022-01-20
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新型网络技术发展思考

近年来,随着互联网应用外延的迅速拓展,“如何充分用好网络”的问题已基本解决。然而,面对互联网与经济社会深度融合发展所带来的专业化服务承载需求,互联网技术内涵的发展却未能充分支撑网络应用外延的拓展,现有网络基础架构及由此构建的技术体系在智慧化、多元化、个性化、高鲁棒、高效能等方面仍面临一系列重大挑战,制约了其在更广更深层次上支撑经济社会发展。

  • 2022-01-21
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隐私计算关键技术及发展趋势

随着《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》三部基础性法律的正式施行,「数据安全」毫无疑问已经成为当前时代最值得关注的重要议题之一。达摩院2022十大科技趋势指出数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题,隐私计算是破解之道。

  • 2022-01-20
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隐私计算在金融领域的合规性分析

目前,行业内各家银行、保险等企业对自有数据已经做了比较充分的挖掘。面对同质化竞争,传统金融创新需要向融合机构内、外部数据以支持面向线上场景的转型。在数据融合需求旺盛的同时,近年来外部数据协作频频被爆出数据不正当使用、侵犯客户隐私、业务合规性存疑等问题。基于此,对现有法律法规中的数据合规性问题进行梳理,并结合隐私计算具体应用场景以及隐私计算原理,对隐私计算在金融领域的合规性进行分析。

  • 2022-01-20
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隐私集合求交技术的理论与金融实践综述

隐私集合求交技术是目前隐私计算领域的一个热点研究方向,作为跨机构间数据合作的一个常用的前置步骤,在实际场景中具有很强的应用价值。介绍了隐私集合求交技术的分类与相关的技术路线,并以基于盲签名的隐私集合求交技术为例,详细解析可参考的隐私集合求交技术的实现流程;同时,结合目前隐私计算技术应用落地最广泛的金融行业的实际场景需求,介绍隐私集合求交技术在金融行业的应用场景,包括金融联合建模、金融联合统计、金融联合营销、金融运营分析等,从实际场景体现隐私集合求交技术的研究与应用价值;最后,对目前的隐私集合求交技术面临的技术挑战及研究发展方向进行分析和探讨。

  • 2022-01-20
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联邦学习隐私保护研究进展

针对隐私保护的法律法规相继出台,数据孤岛现象已成为阻碍大数据和人工智能技术发展的主要瓶颈。联邦学习作为隐私计算的重要技术被广泛关注。从联邦学习的历史发展、概念、架构分类角度,阐述了联邦学习的技术优势,同时分析了联邦学习系统的各种攻击方式及其分类,讨论了不同联邦学习加密算法的差异。总结了联邦学习隐私保护和安全机制领域的研究,并提出了挑战和展望。

  • 2022-01-20
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关于GNN的几个疑问的思考

在伪标签中,以二分类为例,使用模型先训练有标签的数据,然后预测无标签数据,得到的概率值作为样本权重从而将每一个无标签样本分为两个带权重的标签分别为0,1的样本,此为软标签,或者直接进行概率截断得到标签为0或1的硬标签样本,不断迭代直到达到预定的迭代次数或预测概率收敛。

  • 2022-01-20
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零样本文本分类探秘

迁移学习对自然语言处理产生了巨大的影响。在NLP 领域, BERT模型的训练结果比以往更为准确,通常用更少的标记数据也能实现准确的训练。目前,微调语言模型已经成为NLP的标准程序,有人自然会好奇地问:训练特定任务时,带标记的数据真的必要吗?在本文中,研究了两个可用的零样本文本分类模型,并对它们的性能进行了评估。

  • 2022-01-21
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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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新型智算中心核心技术布局分析

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1ms城市算网创新应用汇编(2025年)

在全球信息化浪潮的影响下,依赖信息技术来改变城市发展蓝图的计划成为全球共识,1ms城市算网作为重要底座,逐步成为全球城市数字化转型的必然选择。纽约、新加披、伦敦等全球重点城市都在加速开展城市算网建设,助力城市智能化水平提升。全面开展数字化转型已经成为我国大中型城市“十四五”时期的一项重要任务,2023年,工业和信息化部等六部门发布《算力基础设施高质量发展行动计划》,提出要建立算网监测机制,开展算力设施运载力评估,打造一批算网城市标杆。

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2025年度重点行业能效“领跑者”企业典型经验与实践案例

为进一步提高工业领域能源利用效率,降低工业领域碳排放,工业和信息化部、国家发展改革委、市场监管总局联合发布煤制焦炭、烧碱、聚氯乙烯、纯碱、子午线轮胎、钢铁、铁合金冶炼、铜冶炼、铅冶炼、锌冶炼、电解铝、工业硅、水泥熟料、聚酯涤纶等14个行业能效“领跑者”企业名单。为充分发挥能效“领跑者”企业的引领带动作用,引导行业企业全面对标达标优标、赶超能效“领跑者”,我们分行业梳理了能效“领跑者”企业典型做法和先进经验,供参考借鉴。

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2025年企业数字化转型指数报告

当前,全球新一轮科技革命和产业变革加速演进,数字经济已经成为经济高质量发展的核心引擎。企业数字化转型从“可选项”转变为关乎生存根基与核心竞争力的“必选项”,并在人工智能等新技术推动下,迈入“数智化”新阶段。2025年正值“十四五”规划收官与“十五五”规划启航的历史交汇点,既是检验数字化转型阶段性成果的里程碑,亦是谋划未来发展的新起点。在这一关键节点,亟需通过系统性、引领性的研究框架,基于海量数据洞察转型规律、科学量化发展水平,为政策制定者提供精准施策的科学依据,为转型各方指明创新发展的方向路径。

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