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2019年中国网络安全发展形势展望

展望2019年,全球网络安全形势仍然严峻,个人信息与商业数据遭遇 大规模泄露与违规利用,针对关键信息基础设施的恶意网络攻击频发,各国在网络空间对 抗态势进一步加剧。面对新情况,如何加强网络安全建设?更好地应对网络安全威胁?更 有力地保障国家安全?赛迪智库提出了开展信息技术产品的审查工作,提升新兴领域的安 全防范能力;提升自主研发实力,构建核心技术生态圈;借助“一带一路”积极与其它国 家合作,增强我国网络空间话语权;推进网络可信身份建设,构建可信网络空间;加强安 全制度建设,全面保护关键信息基础设施等对策建议。

  • 2022-02-06
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ICT新兴领域规模测算方法及实践

大数据、人工智能、区块链等新技术层出不穷,对行业创新力、生产力和竞争力产生显著影响,与传统行业的广泛融合,不断催生新产业、新业态、新模式。为衡量这些新技术、新领域整体发展状况和经济贡献,提出以增加值口径对新兴领域产业规模进行测算,将产业规模拆分为核心和融合两部分,基于新兴领域与国民经济行业分类映射关系、权威数据及行业研究数据,采用增加值乘数法与投入产出法相结合或比例推算法,建立了新兴领域产业规模测算方法体系。最后,在人工智能和区块链领域分别进行实践,进一步验证方法的科学性和实用性。

  • 2022-02-06
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后疫情时期商业航天发展态势和策略研究

中国银行研究院发布的《2021年度全球经济金融展望报告》指出,进入后疫情时期,全球经济呈现“三低、三新”特征,即在低增长、低利率、低投资中酝酿新力量、新趋势和新秩序。受疫情影响,全球经济深度衰退。从全球跨境直接投资角度看,在全球产业链重塑、实体经济复苏乏力和资金回报率降低的背景下,产业投资将继续低迷,较难恢复到峰值水平,进入到低投资时代。

  • 2022-02-06
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电信运营商用户隐私保护探索实践

在电信行业,如何进一步加强用户隐私保护,如何采用信息化技术与管理手段,高效实施数据安全,取得隐私保护与成本的均衡,在业务与公共安全场景采取分级分类的隐私保护策略和手段确保数据安全,是运营商重点攻关的内容。从隐私保护的评估规划、发现与标识、访问治理、隐私存储的性能与成本均衡4方面进行探讨,提出相关创新思路。

  • 2022-02-06
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基于时空调制的频率可重构非互易性滤波器

针对现有的非互易性器件均依赖于磁性材料来打破时间反演对称性,存在体积笨重、成本高、无法与集成电路加工工艺兼容和难以实现集成化等问题,提出采用时空调制的方法来打破时间反演对称性,实现电磁波的非互易性传输,设计实现无需磁性材料偏置的可集成化的非互易性滤波器。通过控制该滤波器内各调制谐振器所加载的直流偏置电压,可以实现工作频率的可重构特性。所设计的非互易性滤波器集成了滤波器和隔离器的响应,能够在紧凑的平面结构内实现对带内有用信号的高效定向传输,同时抑制带外杂散信号的干扰,展现了全新的电磁波传输特性。

  • 2022-02-06
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ETC技术之后的我国智慧高速公路发展问题探讨

2019年我国高速公路大力推行ETC技术,促成其管理体制完善、基础设施升级、智能化水平提高,加快高速公路数字化、网络化和智能化进程,掀开智慧高速公路建设新篇章。但受限于技术、设备、标准、成本等问题,智慧高速公路建设还任重道远。未来要充分利用5G商用和智能汽车量产的契机,加快智慧高速公路试点工作,共同推进车联网技术演进。

  • 2022-02-09
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体育赛事转播系统及业务承载的初步思考

随着社会的不断发展和人们生活水平的不断提高,体育赛事越来越频繁。2019年我国就举办了包括“第七届世界军人运动会”、“2019年国际篮联篮球世界杯暨第18届国际篮联篮球世界杯”、“2019年国际乒联女子和男子世界杯”等在内的多项国际体育赛事活动。而体育赛事电视转播技术也随着科学技术的发展,特别是随着高清技术和5G技术的发展和推进,得到了长足的进步。本文对体育赛事电视转播系统及业务承载进行了初步探讨。

  • 2022-02-09
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V2X技术国际研究趋势分析

本文整体介绍了V2X、5G通信技术和相关标准以及V2X的核心应用场景。此外,作者对美国、欧洲、日本、韩国的V2X标准化进程、发展路线、研究内容进行了归纳分析。通过梳理相关信息,得出主要结论:C-V2X发展趋势优于DSRC,并将成为国内主流的V2X通信方式。本文内容为国内的V2X技术推广提供了指引和参考。

  • 2022-02-08
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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