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数据爬取治理报告2019

数据爬取作为数据采集的一种高效实现形式,能够在深度和广度上覆盖互联网中大部分的网页链接和内容数据,确保所抽取数据的代表性,极大地降低网络数据检索收集的效率和成本。随着网络空间加速拓展和海量数据蓬勃爆发,更先进的抓取策略、代码架构和技术系统不断被开发应用,数据爬取技术在精准性、时效性、个性化.上进展飞速,已经成为国内外诸多互联网企业最为常用的一项技术手段。但是随着围绕数据自动化技术进行爬取和挖掘行为急剧增多,这也带来了数据权属、知识产权和商业机密保护、个人信息隐私界限、不正当竞争、计算机信息系统安全等方面的巨大争议。尤其是近期在金融、内容、电商等各类场景的数据爬取案件频发,对互联网和大数据商业业态产生重大影响,引起了产业界、监管者和全社会的广泛关注。随着我国数据治理法律体系加紧完善和执法力度不断提升,数据爬取这一“灰色地带”也将被提上数据治理议程,其已成为非常紧迫的现实问题。

  • 2021-03-25
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离散型制造企业智能制造综合解决方案

整车识别的自动 设备控制的智能化 质量控制的数据化 管理过程透明化 能源管控智能化

  • 2021-03-22
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中国联通5G终端白皮书V4 2021年度

2021 年, 5G 将迎来大规模加速普及。为了进一步引导 5G 终端产业发展,推动 5G 端网协同演进,中国联通制定了 5G 终端白皮书第四版,期望借本白皮书的发布,给出 2021 年度 5G 终端产品需求及关 键技术指标,为广大用户提供更好的 5G 终端体验。 本白皮书主要规定了对中国联通 5G 终端在多模多频、功能性能、业务、射频及协议一致性、人机界面、机卡兼容及设备管理等方面的要求。

  • 2021-03-19
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清华大学人工智能芯片技术白皮书

尽管全球人工智能产业还处于初期发展阶段,但随着政府和产业界的积极推动, 人工智能技术在大规模产业化应用方面突飞猛进,在算法和芯片等人工智能基础技术层面积累了强大的技术创新,这些成果未必能即时商业化,但对未来科技的影响深远。 为了更好地厘清当前 AI 芯片领域的发展态势,进一步明确 AI 芯片在新技术形势下的路线框架、关键环节及应用前景

  • 2021-03-19
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基于精准定位的工业安全生产信息化管理系统(人员定位、设备定位、车辆定位)

通过精准人员定位加强生产现场人员管控,分类统计出入生产区域企业人员、外来人员信息,精确显示生产区域内在线人员动态,第一时间掌握企业应急状态时涉险人员情况,提高应急救援效率,杜绝未经培训、未经批准人员进入生产区域,事先预防,事中控制,事后总结,全面提升企业风险管控能力和精细化安全管理水平。

  • 2021-02-17
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互联网医院安全架构研究报告

互联网医院网络安全建设需要医疗机构发挥网络安全的指导作用,再结合企业优质的产品和服务。 双方结合在一起,才能更好地落地。最后进一步对东软网络安全产品及解决方案进行深入解读, 以期为行业参与者提供较为全面的参考信息。

  • 2021-02-17
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电气设备制造行业订单到现金项目方案

此方案的总体目标 在统一的平台上实现覆盖各类项目的全生命周期项目管理,动态实现对执行计划的监控与调整,实现在横向上能与职能部门在同一平台上并行协同进行计划的编制确认及下发,在纵向上能够与下属单位自上向下相互协同,进行计划进度、资源的协调、确认、执行与实时信息采集与反馈,通过系统的建设进一步规范项目管理体系,同时通过信息系统将管理流程、工作界面等进行固化与约束。 平台能够将现有的ERP、物料追溯管理系统、MES系统为主的系统进行集成,实现动态、实时、准确的底层执行信息反馈,减少管理人员人为采集、汇总、传达、协调项目相关信息,降低人力成本消耗,提高信息准确及时性。

  • 2021-02-11
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智慧农业解决方案

  • 2020-06-10
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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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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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