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大数据分析与挖掘

2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币,同比增长30%;预计2018-2020年增速将保持在30%以上。大部分企业均已意识到数据分析对企业发展的重要性。近四成的企业已经应用了大数据。与2016年相比上升4.5%√金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。企业应用大数据所带来的主要效果包括实现智能决策、提升运营效率和改善风险管理。

  • 2021-04-20
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区块链创新与知识产权发展白皮书

随着区块链产业和技术的不断发展,已经融入到我国济社会各行 随着区块链产业和技术的不断发展,已经融入到我国济社会各行 各业, 金融、 供应链、医疗保险 供应链、医疗保险 供应链、医疗保险 、智慧城市 、智慧城市 、政务 、教育供应链等领域均能 、教育供应链等领域均能 、教育供应链等领域均能 看到技术与产业的融合,覆盖范围广泛。“来源: 可信区块链推进计划” 可信区块链推进计划”。

  • 2021-04-20
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基于区块链的工业互联网标识公共服务应用初探

通过在分布式的区块链网络上不可篡改地处理标识公共服务应用涉及的主数据模型、知识图谱模型、关键主数据,为跨行业和行业内的公共服务应用提供更加安全可信的标识服务,从而打造更加可信的工业互联网。

  • 2021-04-20
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工业互联网连接与安全模型研究

工业互联网平台中的连接与信息安全有着非常密切的关系,连接越多,关系越复杂,信息安全的潜在问题也就越严重。本文对连接两端的数据和网络环境进行了分析,研究了数据在受到各种非正常改变时可能带来的风险问题。数据即使内容没有被改变,但是只要被非法访问或时序出现偏移,同样也会给工业互联网带来灾难性的影响。为了防止非法数据入侵,必须增强工业互联网信息安全方面的感知能力,使之具有足够强大的免疫功能。这就需要在工业互联网平台中建立一种数据行为的侦测机制,可以通过逻辑计算或机器学习的方法实现这种机制。本文将工业互联网平台的连接构成、信息安全、数据行为和行为侦测构成一个完整的研究对象,建立它们之间的关系模型,为深入研究工业互联网信息安全问题提供良好的基础。

  • 2021-04-20
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工业互联网安全浅析_边缘端点的主动防护

工业互联网的信息安全威胁特征仍然由工业控制系统的脆弱性主导,无论是信息系统相关威胁还是过程控制相关威胁,都与工业互联网边缘端点的脆弱性紧密相关。本文首先定义了工业互联网边缘端点的主动防护概念与特点,分析了不同类型边缘端点的脆弱性,并在此基础上给出了现阶段边缘端点的三种主动防护手段,具体包括:基于可信计算的主动免疫机制、面向Linux的主动式自主防护方法和面向Windows的“白名单”防护技术,简析了每种主动防护手段的优势与不足,为工业互联网边缘端点的安全防护提供支撑。

  • 2021-04-20
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2021年中国数据中台行业白皮书

2020 年数据中台市场规模达到 68.268.268.268.2亿元 。随着企业数字化转型驱动,市场需求将 持续增加,数据中台行业 增长势头明显 ,市场规模快速扩张预计将在 2023 年达183.2亿元 。

  • 2021-04-20
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微软及微软物联网解决方案介绍

本系统采用云计算与大数据技术、物联网远程监控技术,实现工业化物物互联。由于站点多、数据量大等因素,本系统设计过程中采用目前最先进的技术实现。设计原则遵循分布式,模块化,安全性、稳定性、可靠性、可扩展性、灵活性、人机界面友好性原则,在大数据处理、响应时间等方面做到极致优化,做到完美的用户体验。

  • 2021-04-20
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欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)

大数据(big data,mega data)或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

  • 2021-04-20
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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