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卷积编码及Viterbi译码的低时延FPGA设计实现

针对毫米波通信的高速率和低时延设计要求,设计实现1/2码率(2,1,7)卷积码的低时延译码。采用高度并行优化实现框架、低延时的最小值选择方式,获得Viterbi硬判决译码算法的输出。利用基于Xilinx公司的Artix7-xc7a200t芯片综合后,译码器的数据输出延时约89个时钟周期,最高工作频率可达203.92 MHz。结果表明,该译码器可支持吉比特级的数据传输速率,实现了低延时、高速率的编译码器。

  • 2022-01-10
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跨域访问控制技术研究

根据国内外最新研究,对跨域数据流动中的访问控制技术进行了总结和展望。首先,结合复杂应用环境下的访问控制,概括了访问控制模型、数据安全模型的发展。其次,分别从数据标记、策略匹配和策略冲突检测方面对访问控制策略管理的研究展开论述。最后,总结归纳了统一授权管理中数据标记技术和授权与延伸控制技术的研究现状。

  • 2022-01-10
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云计算环境下的等级保护建设思路探讨

随着美国棱镜门事件以来,信息安全受到越来越多的国家和企业的重视,特别是今年从国家层面成立了网络安全与信息化领导小组,因此就某种程度而言,2014年可以说是真正的信息安全元年。就当前的信息安全建设驱动来看,主要来自政策性合规驱动和市场需求驱动是两个重要的驱动点。

  • 2022-01-10
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网络安全攻防:云计算服务安全

美国国家标准与技术研究院(NIST)定义:云计算是一种按使用量付费的模式,提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等),只需投入很少的管理工作或与服务供应商进行很少的交互,即可享用计算资源。

  • 2022-01-10
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基于云计算的大数据安全隐私保护

云计算是分布式计算的重要组成部分,依托计算机技术,能够将数据计算与处理程序进行分解,并使用多个服务器处理和分析相关数据,将处理结果反馈给用户。相关运算方式能够在几秒钟的时间内完成较大规模数据的处理,进而有效提升了网络数据服务能力。

  • 2022-01-10
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一文了解数字人民币与隐私保护的联系

数字人民币使用数字证书体系、数字签名、安全加密存储等技术,实现不可重复花费、不可非法复制伪造、交易不可篡改及抗抵赖等特性,并已初步建成多层次安全防护体系,保障数字人民币全生命周期安全和风险可控。

  • 2022-01-10
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隐私计算——开启数据价值新篇章

由两个数据关系主体的角度进行分析,一方面广告主自此无法通过广告投放获取用户数据,无法定向追踪目标群体;而另一方面,媒体平台拒绝数据回传则构建出了相对封闭的「数据围墙」。如此,二者均无法通过合作得到相应的商业利益,导致了如今「伤敌一千,自损八百」的局面。

  • 2022-01-10
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“零信任”防御云计算信任危机

近年来,随着云计算在企业数字化转型过程中扮演越来越重要角色,相关企业不断加大基础设施投入,市场需求旺盛。在政府推动和市场需求双重影响下,云计算产业在我国也迎来了加速发展。据中国信息通信研究院发布的《云计算报告2021》显示,2020年,我国公有云 SaaS市场规模达到278亿元,较2019年增长了43.1%,SaaS市场有望在未来几年迎来增长高峰;公有云PaaS市场规模突破100亿元,与去年相比提升了145.3%,随着数据库、中间件、微服务等服务的日益成熟,PaaS市场仍将保持较高的增速;公有云laaS 市场规模比2019年增长了97.8%。

  • 2022-01-10
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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非结构化数据中台建设方案

全球经济下行,人口红利、城镇化红利、互联网红利逐渐消失,数字化转型是未来唯一的增长红利。当下,转型领军企业竞争壁垒已然显现,更多传统企业加速布局,数字原生企业快速涌现,数字化转型持续深入。

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内容交换模块(CSM)一将高级内容交换集成入Cisco Catalyst6500系列,提供了缓存、防火墙、Web服务器和其他网络设备的高性能、高可用的负载均衡。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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