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  • pdf文档 一种基于5G技术的AI智慧养老服务平台设计

    ����� ���� �0 � � 一种基于 5G 技术的 AI 智慧养老服务 平台设计 龚戈勇 刘洋 (中通服咨询设计研究院有限公司,南京 210009) 摘要:当前国内智慧养老系统面临着数据采集准确性、无延迟快速通信连接、人工智能干预程度不足等 技术难题,基于此,设计一种基于 5G 网络、人工智能、边缘计算等新兴技术的智慧养老服务平台,通过 5G 定制化专网为养老业务提供低时延、高可靠的通信连接 进养老服务资源、服务系统之间的智慧化协同。 关键词:5G 专网;智慧养老;人工智能;边缘计算 中图分类号:TN929. 53 文献标志码:A 引用格式:龚戈勇, 刘洋 . 一种基于 5G 技术的 AI 智慧养老服务平台设计[J]. 信息通信技术与政策, 2023,49(5):91-96. DOI:10. 12267/ j. issn. 2096-5931.
    20 积分 | 6 页 | 1.32 MB | 1 月前
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  • pdf文档 【方法】一种基于改进D-S证据的智慧水利网络安全态势评估方

    partmentofWaterResourcesScienceandTechnologyProject(XSKJ2023059G40). 通信作者:周子豪(1043082059@qq.com) 一种基于改进 DGS证据的智慧水利网络安全态势评估方法 夏卓群1 周子豪1 邓 斌2 康 琛3 1 长沙理工大学计算机与通信工程学院 长沙410000 2 长沙理工大学水利与环境工程学院 长沙410000 网络安全态势评估技术的研究,为智慧水利的数据保护和网 络安全建设提供了有力支撑.针对智慧水利网络模型特点以及基于单一 DGS证据理论的网络安全态势评估模型中存在着主观 依赖性、证据冲突大的问题,提出了一种基于改进 DGS证据理论的智慧水利态势评估方法.首先,面对海量水利数据,使用深度 自编码器对数据进行特征学习和过滤降维处理.然后,将处理后的数据交由深度神经网络进行二分类和多分类计算,并将结果 融合 的误报率、漏 报 率 均 较 高[3].网 络 安 全 态 势 感 知 (Network SecuritySituationalAwareness,NSSA)是解决当前水利 网 络 安全问题的一种新方法,也是当前网络安全领域的研究热点 之一.智慧水利网络中的网络安全态势感知通过融合网络安 全信息,来实时评估当前的网络安全态势,为网络安全管理员 的下一步决策提供支持,降低网络中不安全因素所带来的风
    10 积分 | 6 页 | 2.03 MB | 22 天前
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  • pdf文档 网络安全主动防御技术 策略、方法和挑战

    Runtime Security Threats 计算机科学, 2024, 51(6): 399-408. https://doi.org/10.11896/jsjkx.230200099 SGPot:一种基于强化学习的智能电网蜜罐框架 SGPot:A Reinforcement Learning-based Honeypot Framework for Smart Grid 计算机科学, 2024 趋 成 熟 ,在 产 出 大 量 科 研 成 果 的 同 时 ,广 泛 应 用 于 云 环 境 、区 块 链 、智 能 电 网 等 科 学 、工 业 领 域 . 现有的主动防御相关综述主要介绍了一种技术的策略或 方法,同时也对3种技术进行了一定程度的比较:文献[2]中 提出欺骗防御是移动目标防御的一部分;文献[3]在对欺骗防 御分类时,将移动目标防御当成欺骗防御的一部分;文献[4] 中 了3种主动防御技术面临的挑战和未来发展趋势;最后总结 全文工作. 2 移动目标防御 2.1 移动目标防御概述 2.1.1 移动目标防御的定义 移动目标防御(MovingTargetDefence,MTD)是一种通 过制定多样化、动态性的防御策略,持续性主动或被动地进行 攻击面转换的主动防御机制. 1)攻击面(AttackSurface)指 可 以 被 攻 击 者 利 用 来 进 行 信息探测、资源
    10 积分 | 14 页 | 2.83 MB | 1 月前
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  • pdf文档 《Web3.0:下一代互联网的变革与挑战》姚前 & 陈永伟

    内涵。它还可能是一场生产关系变革,用以太坊创始人维塔利 克·布特林(Vitalik Buterin)的话说,每个人将在Web 3.0 中拥有自己的“灵魂”(Soul),在社区中自下而上地聚集在 一起,创造出一种新型的“去中心化社会”(DeSoc)。 归根结底,它是一场基础性的技术变革,涵盖产业互联 网、芯片、人工智能、云计算、区块链、大数据、密码技术、 虚拟现实、生物工程等各类前沿技术,被称为“寒武纪创新爆 Infrastruc ture,简称DPKI)和一种全新的可信分布式数字身份管理系统。分 布式账本是一种严防篡改的可信计算范式,在这一范式中,发证 方、持证方和验证方之间可以端到端地传递信任。 二是赋予用户真正的数据自主权。Web 3.0不仅赋予用户自主管 理身份的权利,而且打破了中心化模式下数据控制者对数据的天然 垄断。分布式账本技术可提供一种全新的自主可控数据隐私保护方 案。用户数据经密码 (包括大型商业平台)的信任程度。其在2020年的一项调查中发 现,大部分商业平台都不能站在公众利益的立场上考虑自身的发 展,难以获得公众的完全信任。而Web 3.0不是集中式的,不受单一 平台的控制,任何一种服务都有多家提供者。平台通过分布式协议 连接起来,用户可以以极小的成本从一个服务商转移到另一个服务 商。用户与建设者平权,不存在谁控制谁的问题,这是Web 3.0作为 分布式基础设施的显著优势。 Web
    20 积分 | 183 页 | 3.74 MB | 1 月前
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  • pdf文档 智能风控典藏版合集(377页)

    法 (全 局 就 是 我 们 考 察 更 偏 重 对 模 型 整 体 的 一 个 预 测 的解释):第一个特征权重,每个特征的权重代表着特征对预测结果 的一个影响程度,本质上其实这个权重系数就是一种显示性。第二 个信息增益,可以计算出某个特征对预测结果带来的信息量。第三 个特征重要性,特征重要性很大程度上就可以解释模型预测的一个 判断依据。  局部的解释方法(对这个单条的预测进行解释):第一个 本质上是用线性模型在一个局部的样本空间上进行一个模拟。第二 个 DeepLIFT,计算每个特征值的一个基准值,然后计算某个特征取 值相对于基准值的变动对于预测结果带来的一个提升和影响。第三 个 Shap,它本质上是基于博弈论的一种计算方法,计算也是计算特 征的贡献。 2. 模型解释性方法-特征重要性 DataFunTalk 成就百万数据科学家! 11 从定义上看,全局可解释性是指能够基于完整数据集上的预测结果和特征 次数的值进行一个排序,次数越多,排序越靠前,对应特征越重要,这样 就作为模型一种非常直观的解释方法。 3. 模型解释性方法-lime DataFunTalk 成就百万数据科学家! 12 lime 方 法其 实 是 非常 流 行 或者 非 常 常见 或 者 经常 被 大 家拿 过 来 讨论 的 一 种方法。它是一种局部解释方法,局部解释性专注于该数据点,并查看该 点周围特征空间中的局部次
    20 积分 | 377 页 | 30.66 MB | 1 月前
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  • pdf文档 《元宇宙超入门》方军-281页

    3D打印,至少是明确而具体的。直观上看,元宇宙有社交、游 戏元素,集成了虚拟现实(VR)、区块链、5G、云计算、数字 孪生、人工智能、NFT、边缘计算……甚至还有脑机接口等前沿 创新技术,你很难用一种有普遍共识的概念阐释去描述这种正 在发生的创新趋势。 其实,我们可以先从我们追求的数字体验效果说起。 元宇宙是数字平行世界的一个映射 你可以发挥想象力: 如果马斯克在火星上生病了,医生可以用数字身份登陆 跨链可以打破平台界限实现一个世界的愿景。 我认为,未来每个人都会在虚拟宇宙里面有自己的资产, 比如你是一个内容创作者(红人),你的文章在虚拟世界被很 多人喜欢、收藏,那么这些文章可能就有了数字藏品的价值, 知识成为一种可以流转的价值品有机会在元宇宙中得到很好的 实现。 元宇宙作为下一代互联网,距离你我的日常生活已经越来 越近。那么,元宇宙未来的创新动力在哪里?我认为,在创作 者经济背景下的社交应用,元宇宙将重构创作者经济的生产力 地球这个数字化的行星,在人们的感觉中会变得仿佛只有 针尖般大小。 蒂姆·伯纳斯-李 万维网之父 生活的希望来自世界上所有人之间的相互联系……亲眼看 见万维网(WWW)通过许多人的辛勤努力和大量基础工作建立起 来,这给予我一种极大的期望:如果每个人的愿望都获得尊 重,我们将携手使我们的世界变成我们憧憬的乐园。 扎克伯格与马化腾的期待 元宇宙已来:游戏与电影 互联网就是元宇宙:立体互联网与价值互联网 [专栏]从地球村到元宇宙:未来的诞生
    20 积分 | 281 页 | 8.16 MB | 1 月前
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  • pdf文档 电子书 -《丰田供应链管理》

    企业探索出一条规范、可以效仿的供应链管理路径。 丰田是一个供应链管理的实践者,中国物流企业要把别人好的东西 拿来实践,这样才能逐渐取得一点儿进步,但对于未来来说,这些还都 是微不足道的,中国物流企业还有更大的挑战,我们还是要抱着一种审 慎的态度,去学习、去追求、去奋斗。 叶伟龙 大连海事大学交通运输规划与管理博士 中国远洋物流有限公司董事长总经理 中国船代及无船承运人协会会长 推荐序三 几十年来,商界精英和企业高管都对丰田公司在市场上的成功称赞 有佳。这家公司在业内有着令人艳羡的优势,也被认为是整个商业领域 的卓越表率和学术界的研究焦点。 丰田公司的伟力可以归纳为两个不同的核心价值:丰田模式和丰田 生产体系(TPS)。丰田模式创造了一种尊重个体、推动创新和促进合 作的企业文化。丰田生产体系则是一个发动机,在它之下,精益生产、 看板管理[1]、质量体系、准时制(JIT)和持续改进作业等都得以发展。 它们共同构筑了丰田大获成功的基础支柱。 依据这样一个细致的文件流程学习,才可以实现持续进步。因此,每一 章节末尾都会有一个“回顾”部分,将本章内容与供应链中的差异性,速 度性,变化性和可视性,即“v4L架构”关联起来。经理们若要理解丰田 的概念,一种方式就是弄清自己所在公司是如何平衡供应链各个要素 的。通常情况下,产品差异性大多着眼于市场利益,而很少顾及供应 链、速度和变化性等。情况的复杂性会影响整个供应链。丰田谨慎的管 理v4L因素造就了其供应链的一流表现。
    10 积分 | 313 页 | 5.79 MB | 1 月前
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  • pdf文档 IP网络系列丛书 高品质高可靠工业园区网络解决方案-华为2024

    根据网络需求和状态,动态调整相关配置。应用单元则需要具备接入 TSN 网络的能 力,支持在线测量及运行维护相关协议,以实现全网拓扑发现、状态监测以及网络业 务调优。 网络切片 网络切片是通过网络资源预留的方式,实现业务隔离的一种网络虚拟化技术。我们经 常会把通信网络类比为交通系统,数据包是“车辆”,网络是“道路”。随着车辆的增 18 解决方案关键技术 多,城市道路变得拥堵不堪,为了缓解交通拥堵,交通部门需要根据不同的车辆类型、 Service,分层服务质量)机制,通过为网络切片配置独立的信道化子接口实现 带宽的灵活分配,每个网络切片独占带宽和调度树,为切片业务提供资源预留。 ⚫ Flex-channel(灵活子通道)技术提供了一种灵活和细粒度的接口资源预留方式, 与信道化子接口相比,Flex-channel 没有子接口模型,配置方面更为简单,因此, 更适用于按需快速创建网络切片的场景。 19 解决方案关键技术 通过构筑端到端切片网络,可以实现不同业务统一承载,并对不同业务进行精细化管 理,实现生产业务“一网打尽、一切到底”,如图 3-4 所示。 图3-4 网络切片 3.2 高可靠 M-LAG M-LAG 是一种实现跨设备链路聚合的机制,如图 3-5 所示,将 Switch A 和 Switch B 通过 Peer-link 链路连接并以同一个状态和 Switch 进行链路聚合协商,从而把链路可 靠性从
    0 积分 | 50 页 | 2.08 MB | 1 月前
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  • ppt文档 智能制造关键技术(虚拟现实与人工智能技术)

    一、虚拟现实与人工智能定义及特点 (一) 虚拟现实的特征及关键技术 虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统,它利 用计算机生成一种模拟环境。是一种多源信息融合的交互式的三维动态视景 和实体行为的系统仿真,能够使用户沉浸到该环境中。 虚拟现实是一种环境,是高度现实化的虚幻。在其应用的领域中,为能 达到虚拟现实这种环境而综合运用计算机图形学、图像处理与模式识别、计 人能够很好地判定声源的方向。在水平方向上,我们靠声音的相位差及强度 的差别来确定声音的方向,因为声音到达两只耳朵的时间或距离有所不同。常见的 立体声效果就是靠左右耳听到在不同位置录制的不同声音来实现的,所以会有一种 方向感。现实生活里,当头部转动时,听到的声音的方向就会改变。但目前在 VR 系统中,声音的方向与用户头部的运动无关。 ( 4 )感觉反馈 在一个 VR 系统中,用 法和技术,使用各种自动化机器或智能机器(主要指计算机)模仿、延伸和扩展 人的智能,实现某些机器思维或脑力劳动自动化。 人工智能是那些与人的思维相关的活动,诸如决策、问题求解和学习等的自 动化;人工智能是一种计算机能够思维,使机器具有智力的激动人心的新尝试; 人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情;人工智能是那 些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究。广义地讲,人工智能是关于人造
    20 积分 | 24 页 | 4.03 MB | 5 月前
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  • pdf文档 AI医疗系列三:AI大模型如何辅助临床试验患者匹配

    AI如何赋能药物研发工作中的最后一步:临床试验。 图1:药物研发生产流程,图片引自[1]↓ 临床试验简介 药物研发的最后一步,便是将药物大规模应用到患者体内以进行实际效果测试,这 一步骤即临床试验。临床试验是一种系统性的研究,其目的是调查医药产品对人类 疾病过程的影响,以证实或揭示试验药物的作用、不良反应及试验药物的吸收、分 布、代谢和排泄,并最终确定试验药物的疗效与安全性。 临床试验是一项极为重要 疗效果的能力。 因此,如果存在一种方法能自动, 高准确率, 其大批量的为临床试验匹配患者,便可 节省大量的人力、物力,治愈更多的患者。 TrialGPT, 基于大语言模型的临床试验患者匹配方法 近年来,随着大语言模型(LLM)的发展,越来越多的人注意到了大语言模型在提 高临床试验招募的效率和准确性方面的潜力。 大语言模型作为一种基于深度学习的AI技术,已经在许多领域展现出了惊人的能 人的能 力,比如大语言模型为自然语言处理(NLP)领域的文本生成、文本摘要、问答系 统等任务带来了颠覆性的突破,也为计算机视觉(CV)领域的文生图等多模态任 务提供了新的思路。简单来说,大语言模型是一种可以理解给定的上下文,并根据 上下文做出回应的生成模型。大语言模型首先在一个包含数万亿单词的大型语料库 上进行预训练,训练的方式是通过给定的文本序列去预测下一个单词,从而得到基 础模型(base m
    10 积分 | 8 页 | 900.80 KB | 1 月前
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