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车联网知识产权白皮书2020年

车联网是依托先进的通信技术、传感技术、计算技术、控制技.术、对车辆和交通进行全面感知和智能化管理的关键技术,当前正处于加速发展的关键阶段。当前,随着车联网技术成熟度不断提升,服务能力不断丰富,潜在市场和盈利空间巨大,同时由于该领域具有涉及汽车、电子、通信、互联网等多个产业的特征,车联网领域的协同运用能力建设已成为保障和促进车联网产业发展的重要议题。

  • 2021-03-19
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阿里巴巴数字化转型的借鉴点

阿里的数据中台架构是从BI等独立数据工具演变而来的。早期,阿里并没有使用报表,直到各个业务单元逐渐产生了分析需求,才开始采用BI工具来分析数据。到后来,淘宝涉及的业务需求越来越多,为了应对这些需求,便开始为数据治理、大数据集群配置相对应的工具,导致不同类别的工具越来越多。

  • 2021-08-26
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金融行业骚扰电话防治和敏感数据保护

中国裁判文书网2011年-2019年10月发布的所有与数据泄露相关的150份裁判文书样本数据,从泄露数据类型、 泄露人身份、 泄露动机和泄露渠道等维度对样本数据进行解读整理还原泄露过程。 数据泄露源头80%来自内部人员,包括在职员工、离职人员、待离职员工等;黑客利用网络攻击窃取数据占比18%。

  • 2021-04-26
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政务物联网基础平台36

政务互联网平台用宇物联网信息流转、汇聚和处理的应用平台,目前阶段的政务物联网综合应用主要是提供对各类不同信息的统一监控。规则的基本运作方式是一旦系统检测到相应规则事件发生,就在特定时刻检查规则条件,若满足则执行相应的动作。规则和事件由物联网综合应用执行。

  • 2021-04-28
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阿里中台架构解析

本文要点小结: 1,阿里业务中台架构图。阿里完整前后中台技术架构图。 2,业务中台化-产品形态。将商业基础形态和逻辑梳理出来,解构成业务“积木块”。 3,业务中台化-全局架构。建立中台的中心化控制单元,对中台有一个纵观全局的视图。 4,业务中台化 - 业务创新和智能化。业务中台化,汇集和沉淀业务逻辑和数据,对快速创新提供支持。 5,阿里核心业务架构。小前台、大中台、轻后台的相互支撑体系。 6,阿里数据中台架构。数据中台建设理论、方法和实践。 7,阿里技术全栈全景图。阿里的移动中台、业务中台、数据中台、技术中台。 8,阿里技术平台底座。阿里多年技术积累和沉淀,构建在阿里云之上。 9,阿里中台组织架构。阿里的中台战略,相匹配的组织架构升级。 10,业务中台建设路径。企业中台建设应遵循的3个步骤:决心变革、成功试点、持续融合。 11,企业中台战略4个升级。从战略、组织、流程、技术四个方面进行升级。 12,阿里中台的能力开放。基于阿里云、ET大脑、业务&数据双中台的能力开放。 13,阿里业务中台建设方法论。中台建设和基础协议、中心化操控单元。

  • 2021-04-25
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物联网综述

物联网被看作信息领域- 次重大的发展变革机遇,欧盟委员会认为,物联网的发展应用 将在未态5-15年中为解决现代社会问题带来极大贡献。2009 年以来,些发达国家纷纷出台物联网发展规划,进行相关技术的研究,我国也将物联网作为战略性的新兴产业予以重点 关注和推进。整体而言,目前,无论是国外还是国内,物联网的研究和开发都还处于起步阶 段,不同领域的专家学者对物联网起点各异。 物联网的概念最初来源于美国麻省理工学院在19999年建立的自动识别中心提出的网络 无限射频识别系统( RFID)把所有的物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来, 实现智能化识别和管理。

  • 2021-04-21
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我国反恐的行政公益诉讼解决方案

民事公益诉讼和行政公益诉讼是我国的两种公益诉讼形态,反映了不同的理念和诉 求。通过公益诉讼的方式督促有反恐职责的行政机关依法履行其反恐职责是我国在反恐问题上的有益 尝试。其扩大了公益诉讼等外受案的范围,在理论上有可行性,在反恐实践中也有成功的案例。考虑到 公益诉讼的制度设计和反恐的特殊性,行政公益诉讼是目前比较合适的解决方案。反恐行政公益诉讼 制度还需要从检察建议的格式、效力,涉恐线索的发现,行政公益诉讼被告范围的适当扩大等方面进一 步完善。

  • 2021-04-21
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四川省绿色建材产品认证实施方案

为贯彻落实《市场监管总局办公厅 住房和城乡建设部办公厅 工业和信息化部办公厅关于印发绿色建材产品认证实施方案的通知》(市监认证[2019]61号)要求,省市场监管局、住房城乡建设厅、经济和信息化厅联合制定了《四川省绿色建材产品认证实施方案》。现印发你们,请结合本地区实际认真组织实施。

  • 2021-03-23
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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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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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