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DC-DC变换器控制拓扑的选择方式

現今市場上有許多不同類型的開關穩壓器和控制器,其主要使用於 DC 到 DC 的降壓 電源轉換,而且具有不同的控制迴路架構。由於是針對特定的電源電壓設計,因此每個架 構都具有對應的優缺點。因

  • 2022-01-20
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“隐私计算”四大技术路径解析

数据脱敏(Data Masking)是指使用脱敏规则对数据中某些敏感信息进行数据的变形,从而达到保护敏感隐私数据的目的。 更具体来讲,我们可以采用删除可识别个人的信息的方式,让数据描述的人保持匿名,也可以采用对数据去标识化,让人们无法根据数据识别到具体的个人。

  • 2022-01-20
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机器学习在LGD模型构建中的应用——基于两阶段模型的LGD估计

LGD modeling 的重要性长期以来并未引起业界的足够重视,这主要指的是相对于PD即违约概率而言。其中一个原因也许是估计LGD对其建模并非一件易事。

  • 2022-01-20
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隐私计算在数据流通过程中的作用

“十四五”期间,国家鼓励数据流通、共享和融合,挖掘和发挥数据的潜在价值,以促进社会数字化转型。然而,数据在流通过程中存在隐私泄露的风险,各机构为了保障数据安全,不敢进行数据分享,形成“数据孤岛”现象,阻碍数据价值的挖掘利用。针对这一“矛盾”问题,隐私计算能够提供解决方案,隐私计算本质上是在保护数据隐私的前提下,解决数据流通的问题,实现数据“价值”和“知识”的流动与共享,真正做到“数据可用不可见”。

  • 2022-01-20
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“数字新基建”安全态势分析与技术应对

数据安全事件频发引发了全球各国对于数据安全与个人信息保护的重视,新技术新业务的数据安全、隐私保护与公众安全的理性平衡、疫情期间的隐私安全底线、数据跨境流动和出口管制政策成为全球数据安全治理的主要焦点。后疫情时代,随着数字新基建加速推进,企业要通过不断提升数据安全技术能力来面对复杂多变的数据安全风险。“零信任”“隐私计算”“联邦学习”助力企业打造覆盖数据全生命周期的安全能力体系。

  • 2022-01-20
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如何将图算法应用于金融生产数据

图算法指利用特制的线条算图求得答案的一种简便算法。无向图、有向图和网络能运用很多常用的图算法,这些算法包括:各种遍历算法(这些遍历类似于树的遍历),寻找最短路径的算法,寻找网络中最低代价路径的算法,回答一些简单相关问题(例如,图是否是连通的,图中两个顶点间的最短路径是什么,等等)的算法。图算法可应用到多种场合,例如:优化管道、路由表、快递服务、通信网站等。

  • 2022-01-20
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自研联邦学习系统的技术实践和难点

近两年,联邦学习发展迅速,开始从理论研究迈向批量应用的落地阶段,越来越多企业尝试引入联邦学习,用它来解决人工智能大规模落地过程中遭遇的数据瓶颈问题。但现成的联邦学习工具和框架并非拿来即用的“灵丹妙药”,联邦学习要真正在企业实际业务场景中发挥作用,仍有许多问题需要摸索,比如如何匹配业务的实际需求、如何兼容现有业务流程、如何尽可能减少对已有训练系统的改动等。为此,InfoQ 采访了腾讯 TEG 数据平台部的智能学习团队,深入了解联邦学习在腾讯的实践情况,以及他们对联邦学习技术难点的解决思路。

  • 2022-01-20
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MPC中的匿踪查询协议及应用

MPC(Model Predictive Control),又称RHC, Receding Horizon Control,是一种进阶过程控制方法,自1980年以来开始在化工炼油等过程工业得到应用,并在经济领域开始得到应用。

  • 2022-01-20
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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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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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