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针对用于检测恶意软件的深度强化学习技术的训练技术

用于训练基于强化学习模型来检测恶意软件的系统的技术。这样的已训练系统检测文件是恶意文件还是良性文件,并且确定在这种检测中停止文件执行的最佳时间。强化学习模型与事件分类器和文件分类器相结合可以学习到是在已观察到足够的状态信息之后停止执行,还是在需要更多事件来做出高置信的确定时继续执行。所公开的算法允许系统基于每个文件来决定何时停止。

  • 2021-05-07
  • 阅读173
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工业短距离无线通信安全探索与防护研究

拆解控制装置:通过观察,结合芯片datasheet,对照遥控器指南与对应SPI接口,分别进行遥控器各项功能测试,并解析对应控制指令。通过编写代码辅助整理,一系列研究后成功得到命令序列。

  • 2021-05-07
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Serverless 在大规模数据处理的实践

? 低成本:丰富的计量模式,无需再为“闲置资源”买单,Serverless 起来更简单; ? 高可用高并发:多可用区容灾、毫秒级弹性伸缩,解决高并发; ? 开箱即用的强大监控系统:监控函数实时详情,可快速定位问题,以及提供业务分析能力等 ? 更轻量更灵活:与 OSS 等云产品天然集成,支持NAS、ECS云盘等多种存储类型,快速实现音 视频转码、NLP 分词提取等;也可满足各种类型定制性的高级需求,多种操作组合流程,如:转 码+ 加水印 + 记录转码详情到数据库、制作视频首页 GIF、预热 CDN 等等

  • 2021-05-06
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(胡宗棠)云原生微服务大会(下一代高性能云原生消息队列-ApacheRocketMQ)_初稿

消息服务作为应用的通信基础设施,是微服务架构应用的核心依赖,也是实践云原生的核心设计理念的关键技术,通过消息服务能够让用户很容易架构出分布式的、高性能的、弹性的和鲁棒的应用程序。消息服务在云原生的重要性也导致其极可能成为应用实践云原生的阻塞点,所以消息服务的云原生化是至关重要的。 Apache RocketMQ 是一款开源的高性能云原生消息队列,其基于高可用分布式集群技术,提供低延时和高可靠的消息发布与订阅服务; 目前开源版本, 已经

  • 2021-05-06
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搜索推荐Serverless架构和业务中台技术实践-沈敏

TPP(阿里个性化平台)是阿里巴巴集团的大规模 Serverless 平台和搜索推荐业务大中台,核心价值是支持业务快速迭代,让用户只关注自己的业务逻辑,除服务搜索推荐外同时涵盖优酷 / 菜鸟 / 盒马 / 饿了吗 / 阿里健康等 62+BU,2018 年双 11 峰值达到 270w+QPS。TPP 以 Serverless 架构为基础构建搜索推荐业务大中台,提供 Faas(函数计算),SpringBoot,全图化等多种开发方式,24 小时自动弹性和流量调度让千级别推荐场景自动伸缩,实现资源利用率更大化,让开发同学从运维中解放。图化算子化方案让用户更快构建标准流程和扩展,让用户进一步专注于业务逻辑,性能和效率得到大幅提升

  • 2021-04-25
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JAVA数据库课程设计

这次的设计主要是做出一个小型的管理系统,来加强对JAVA所学知识的巩固和融会贯通,可以说是对一个学期所学知识的一个小结,加深对JAVA数据库的理解。该系统具备管理学生信息、课程信息、选课信息的功能:用户通过输入账号和密码进下该系统后,可以进行一些基础维护(学生信息维护、课程信息维护、选课信息维护)。全部都可以进行增加、修改、删除、模糊查询。

  • 2021-04-25
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大数据开源框架技术汇总

主要基于对现阶段一些常用的大数据开源框架技术的整理,只是一些简单的介绍,并不是详细技术梳理。Azure的主要目标是为开发者提供一个平台,帮助开发可运行在云服务器、数据中心、Web和PC上的应用程序。云计算的开发者能使用微软全球数据中心的储存、计算能力和网络基础服务。

  • 2021-04-22
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云计算环境下的信息安全V2.0

云计算并不必然比你目前的环境更为安全或不安全。云计算中的安全控制其主要部分与其它IT环境中的安全控制并没有什么不同。采用的云服务模型、运行模式以及提供云服务的技术,与传统IT解决方案相比云计算面临不同风险,应采取相应对策。

  • 2021-04-22
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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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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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