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一、行业动态近年来,打造智慧供应链逐渐成为制造业龙头企业降本增效的重要抓手。通过研发管理系统,搭建智能制造平台,供应链协同融合加快,产品质量、生产效率有效提升,产业集群发展韧性增强,上下游高效协作。制造一辆新能源汽车,涉及上百家供应链企业,如果消费者有个性化需求,流程则更加复杂。如何实现上下游高效配合?
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在当今数字化的时代,地理信息系统(GIS)正以其强大的功能和广泛的应用,悄然改变着我们对世界的认知和理解方式。GIS 是什么?简单来说,它是一种用于采集、存储、管理、分析和展示地理空间数据的技术系统。听起来似乎有些抽象,但实际上,GIS 已经深入到我们生活的方方面面。
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空间计算(Spatial Computing)是一个融合了计算机科学、数学、地理信息科学等多学科领域的概念。简单来说,空间计算指的是计算机对空间数据和空间关系的处理和分析能力。它涉及获取、管理、处理和理解与空间位置相关的信息。例如,在地理信息系统(GIS)中,空间计算用于分析地理数据,如地形、土地利用、交通网络等,以帮助城市规划者做出决策。比如通过计算不同区域的人口密度、交通流量,来规划新的商业区或住宅区。
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我们正进入“数据技术”时代、“大数据”时代究竟意味着什么呢?现在,它往往意味着谷歌、百度、阿里、亚马逊、腾讯、Facebook和苹果这类大公司,虽然一开始我们会觉得大数据很方便,也很酷,能给我们带来许多我们想要的服务。但大数据真正的问题在于我们的感知及
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在数字化时代,信息安全成为了企业和个人不可忽视的重要方面,而加密技术作为保护数据安全的核心手段,其重要性不言而喻。1. 对称加密技术(Symmetric Key Encryption)基本原理:对称加密使用相同的密钥进行数据的加密和解密。这意味着发送方和接收方必须共享一个密钥,并且在传输过程中保持该密钥的安全。
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可信执行环境(Trusted Execution Environment,TEE)是一种在计算系统中构建的安全机制。TEE通过硬件技术创建一个安全的环境,确保在其中运行的代码和数据的安全性,防止攻击者访问或篡改。一、环境特点1. 硬件隔离:TEE 是通过硬件层面的技术实现与主操作系统和其他应用程序的隔离。这意味着即使主系统受到攻击或被入侵,TEE 中的代码和数据仍能保持安全。
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多方安全计算(Secure Multi-Party Computation,MPC)是一种将计算分布在多个参与方之间的密码学分支,允许参与者在不泄露各自隐私数据情况下,共同完成计算任务。在需要多方数据进行联合计算的场景中,允许多个参与方在不泄露各自数据的情况下,共同完成某项计算任务。
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差分隐私(Differential Privacy)是一种在数据发布和分析中保护个人隐私的技术。它的核心思想是在数据集中引入随机性,以确保单个数据点的隐私不被泄露,同时还能保持数据集的统计特性。一、基本概念1. 定义:差分隐私是一种数学框架,用于量化在数据发布或算法处理过程中保护个人隐私的程度。它通过在数据中引入随机性来确保即使数据被公开或分析,也无法识别出任何特定个体的信息。
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数字孪生技术在水利工程中的应用是当前水利信息化发展的重要方向。它通过创建实体工程的虚拟映射,利用历史数据、实时数据和算法模型,实现对工程全生命周期的模拟、验证、预测和控制 。数字孪生技术是一种先进的数字化概念,它通过创建现实世界中物理实体或系统的虚拟副本来实现对这些实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作 。数字孪生通常包括物理实体、数字模型和数据连接三个部分。物理实体是现实世界中的实体,如机器、设备等;数字模型是数字孪生的核心,是与物理实体相对应的虚拟模型;数据连接技术包括传感器、数据采集等,用于将物理实体和数字模型进行连接 。
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MaaS(Model-as-a-Service,模型即服务)是一种将人工智能模型作为服务提供给用户的模式。在这种模式下,模型开发者或提供商将训练好的模型部署在云端或其他服务器上,用户可以通过网络接口调用这些模型来解决自己的问题,而无需自己进行模型的训练和部署。 一、MaaS 的特点
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同态加密(Homomorphic Encryption)是一种特殊的加密方式,它允许用户在加密数据上直接进行计算,而不需要解密数据。计算完成后,得到的结果仍然处于加密状态,只有拥有解密密钥的用户才能看到计算结果的真正值。一、同态加密的定义同态加密是一种特殊的加密形式,它允许对密文进行特定的运算操作,得到的结果解密后与对明文进行相同运算操作的结果相同。
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零知识证明(Zero-Knowledge Proof, ZKP)是一种密码学技术,它允许一方(证明者,Prover)向另一方(验证者,Verifier)证明某一陈述是真实的,而无需透露除了该陈述为真之外的任何额外信息。换句话说,零知识证明允许证明者证明他们知道一个秘密,而不需要透露这个秘密的任何信息。举个简单的例子,假设您要向朋友证明您知道某个秘密房间的开门密码,但是又不想让朋友知道这个密码具体是什么。您可以通过在朋友不看到您输入密码的情况下,进入房间并拿出房间内预先放置的一个特定物品来证明您知道密码,这就是一种零知识证明。
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联邦学习(Federated Learning)是一种先进的分布式机器学习方法,它在数据隐私保护和数据利用效率方面具有显著的优势。在联邦学习中,多个参与方(也称为客户端或节点)可以在保持数据本地化的同时,共享模型训练的成果。联邦学习允许多个参与方(通常是设备或服务器)在保持数据隐私和本地化的前提下,共同训练一个共享的机器学习模型。
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端到端的人工智能(AI)驱动解决方案是一种综合性的服务,它涵盖了从数据的收集和处理到最终产品或服务的交付的整个流程。随着大模型持续向边缘侧和端侧渗透,AI计算和推理工作逐步由云端迁移至手机、PC、智能汽车等终端产品上运行。端到端解决方案的优势在于它们能够为客户提供一站式服务,减少了在不同供应商或服务之间切换的需要,同时也确保了解决方案的各个部分能够无缝协作,提高整体的效率和效果。
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无阳极电池,也称为无负极锂金属电池(Anode-Free Lithium Metal Batteries,简称AF-LMB),是一种新型的高能量密度储能技术。这种电池省去了初始负极活性材料的使用,能够在提升电池能量密度的同时减少生产成本 。然而,无阳极电池在循环过程中面临着由于“死锂”产生和电解液与金属锂之间的副反应导致的锂资源不可逆损耗,这直接影响电池容量的损失 。
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隐私计算(Privacy calculation)是一种在确保数据不对外泄露的前提下,实现数据分析计算的技术。它允许多个参与方在保护各自数据隐私的情况下,共同完成某项计算任务,从而达到“数据可用不可见”的目的。隐私计算技术包含多种隐私保护技术、隐私增强技术,涉及密码学、安全硬件、信息论、分布式计算等多个学科。
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人工智能代理(AI Agent)在人工智能领域,"AI Agent"是一个核心概念,它代表着能够自主或半自主地感知环境、处理信息、做出决策并执行行动以达成特定目标的软件实体。AI代理是连接人工智能理论与实际应用的桥梁,广泛应用于机器人、自动化系统、智能推荐、游戏AI、物联网(IoT)等多个领域。本文旨在提供一个全面的介绍,涵盖AI代理的基本概念、架构、关键组件以及它们的应用场景。
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自然语言处理(NLP)中的解码(Decoding)通常指的是将机器学习模型的输出转换为可理解的自然语言文本的过程。解码是NLP任务中的关键步骤之一,尤其是在序列生成任务中,如机器翻译、文本摘要、问答系统等。作为模型输出向人类可读文本转化的核心环节,不仅体现了技术的深度与广度,还深刻影响着诸如机器翻译、文本摘要及问答系统等多种序列生成任务的最终表现力与实用性。
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注意力机制(Attention Mechanism)是深度学习中的一种重要技术。注意力机制的核心思想是让模型能够有选择性地关注输入序列中的不同部分,为输入序列的各个部分分配不同的权重,以此来突出对任务更关键的信息。在自然语言处理中,注意力机制被广泛应用于机器翻译、文本分类、问答系统等任务。例如,在机器翻译任务中,当将源语言句子翻译为目标语言句子时,模型在生成目标语言的每个词时,通过注意力机制动态地决定对源语言句子中不同词的关注程度,从而更好地捕捉句子之间的语义对应关系。
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电池管理系统(Battery Management System,BMS)是电动汽车、储能系统等应用中的关键技术,它负责监控和管理电池储能单元,确保电池在充放电过程中的安全使用。BMS的主要功能包括电池端电压的测量、单体电池间的能量均衡、荷电状态和健康状态的估算、功率输入输出的限制、充电曲线的控制、以及电池组与负载的隔离等 。
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