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数字中台:企业数字化转型的加速引擎

随着腾讯、京东、美团等互联网头部企业从集团层面推动以搭建中台为目标的组织架构变革,数据领域的一批创业公司也纷纷提出中台战略,这让越来越多的企业关注中台。当前,中台的发展还处于行业头部企业运用、其他企业探索观望的行业初级阶段。对于相关概念的定义、实际的价值、建设的要求等问题的认知还不统一;但随着市场关注度日益提升、企业实践逐步落地,市场对数字中台的认知开始聚敛。

  • 2022-04-25
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未来海洋通信网络架构与关键技术

在过去的半个多世纪,包括电缆和光缆等有线 通信以及从 1G~ 6G 的移动通信等在内的现代通信 技术层出不穷、迅速发展,广泛应用在人类社会的各行各业,成为社会信息化变革的重要支撑。然而,现代通信技术的应用主要局限在陆地场景,在海洋上的应用和拓展不足,导致海洋通信的发展与陆地通信相比明显滞后。

  • 2022-04-25
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人工智能技术在反腐败及合规管理中的应用

在世界的各个地区,各个类型的公司都需要密切关注长期面临的腐败问题,以及时刻预防其自身被卷入其中。虽然媒体报道的重点往往是公司在腐败案件中所支付的巨额罚款,用以了结对各国政府官员行贿的调查,但贿赂和腐败风险绝不仅存于跨国活动和与高政府官员的往来中。

  • 2022-04-25
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人工智能技术在智能武器装备的研究与应用

这篇文章主要侧重于人工智能技术在智能武器装备中的研究与应用。描述了人工智能的定义,人工智能技术的 发展以及美国对人工智能的重视。探讨了人工智能在智能武器装备中的关键技术,包括目标定位与识别技术、 自主攻击技术、分布式作战或蜂群作战技术、作战机器人技术等,并进一步阐述了在关键技术中应该突破的技 术性问题。列举了人工智能技术在智能武器装备中的应用实例,对人工智能技术的发展作了总结与展望。

  • 2022-04-25
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美军电磁战装备发展研究

EC–130H具有优异的信息战能力电磁攻击能力,能够破坏敌方指挥通信系统并限制其指挥通信活动,在历次军事冲突与作战中保护美军及其盟军作战部队。机上主要侦察干扰设备是AN/ALQ-62侦察告警系统和SPASM干扰系统,干扰频率0.22-1.0千兆赫、平均干扰功率为5千瓦/兆赫,可在目标区120千米以外对敌指挥通讯设备进行干扰。由于它在通信干扰和电子攻击方面的独特能力,使其在阿富汗、伊拉克和叙利亚冲突担任重要角色。该机自1983年形成初始作战能力,现有14架,均隶属于空中作战司令部第55电子战大队,驻扎在亚利桑那戴维斯-蒙森空军基地。随着载机老化导致飞机维持成本不断上升,未来将逐步被新载机替代。新载机EC–37B使用湾流G550商用飞机,主要设备有70%来自EC–130H,30%是新设备;除具有更大的航程、速度、续航力和更高的作战高度,还强化了远程作战与战场生存能力,使美国空军能够在反介入/区域拒止环境中有效实施电磁攻击行动;新载机计划采购10架,自2018年开始采购逐年采购1–2架,最初2架预计在2023年形成初始作战能力。

  • 2022-04-25
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数字孪生卫星互联网:架构与关键技术

提出一种数字孪生卫星互联网系统架构,通过平行孪生、安全内生、智能衍生的立体式闭环机制,为卫星互联网全生命周期过程稳定发展提供支撑;然后对数字孪生卫星互联网关键问题与关键技术进行探讨。针对复杂多变的卫星互联网系统,提出基于机理与数据双驱动的标准化模型处理和生成方法;面对海量信息和不均匀分布形成的数据洪流,提出三级分流的池化存算架构;为了实际系统的特征孪生高保真,设计智能编排与分布式异构的处理平台,对不同模型和事件进行分类快速计算;利用通感算控一体化技术,形成感知-判断-决策-执行的卫星互联网孪生循环演进系统,从而实现卫星互联网全生命周期的稳定运行。

  • 2022-04-25
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物联网在水产养殖中的应用与发展探析

物联网技术在水产养殖中应用的优势日益凸显,但我国水产养殖物联网模式还处于转型升级的初级阶段,存在诸多问题亟待解决。目前多数企业仍然采用传统的养殖模式,养殖模式过于单一,养殖过程多依赖人工控制,养殖环境的基 础设施薄弱、养殖的密度过高、水质污染严重、多鱼病现象, 造成水产品的产量和质量都较为低下。

  • 2022-04-25
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物联网计算架构、分层及典型组网拓扑

感知层负责信息收集和信号处理。通过感知识别技术,让物品“开口说话、发布信息”,这是物联网区别于其他网络的最独特部分。感知识别层的信息生成设备,既包括采用自动生成方式的RFID电子标签、传感器、定位系统等部分,还包括采用人工生成方式的各种智能设备,例如智能手机、PDA、多媒体播放器、笔记本电脑等。感知识别层位于物联网四层模型的最底端,是所有上层结构的基础。

  • 2022-04-25
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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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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