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传统金融业务与互联网金融并存模式下的数据安全设计

01问题与挑战分析 02安全体系整体设计 03数据安全解决方案 04金融行业成功案例 行业趋势:国外备份厂家依然独大,有海量数据(PB级)保护需求,如云环境下的海量虚拟机保护、大数据平台的数 据保护等;每天增量数据达TB级。数据需要归档;此外国产化的驱使力带来了一些国产化平台下的数据保护机会点;受监 管要求趋严的因素,部分金融客户逐步从脚本方式转向专业备份软件产品,考虑国产备份厂家;

  • 2021-07-19
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华为陶景文:企业数字化转型之道

华为有一句老话,企业要发展,企业的领导人要一手拿着望远镜,一手拿着显微镜。望远镜是要知道企业下一步走要解决什么问题,显微镜是要能洞察企业存在的问题。我们关注的焦点,就是如何从这两个角度找到公司变化的方向。 华为的企业核心文化中有一个是自我批判。华为在不断地追求变革,通过创新解决企业问题,促进企业不断地成长和发展。鲍尔曼讲过,一个企业和一个国家发展最大的原生动力来自于内生经济成长动力。我们把华为比喻成一架破飞机,它的发动机、油箱等关键部件是好的,但要想飞得更好更远,就要不断地对这架飞机进行改造和完善。

  • 2021-07-30
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云时代的数字化创新

信息时代: 云计算是基础 企业的数字化转型 数字化转型的模型 亚马逊创新的方法 金融行业图谱 数字银行 Finra通过AWS平台实现每日5000亿条验证检查 车联网 为自动驾驶构建深度智能 减少耗时而又昂贵的工作 专注于你的核心工作 云计算全球化的网络 云计算为企业带来的变化

  • 2021-06-25
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人工智能:计算机视觉技术进展

ImageNet挑战的图像分类任务要求机器根据图像中的主要对象为图像分配一个类别标签。下图探讨了随着时间的推移,性能最好的ImageNet系统的演变情况,以及算法和基础设施的进步如何让研究人员提高训练图像识别系统的效率,同时减少训练高性能系统所需的绝对时间。Top-1准确度测试人工智能系统为图像分配正确标签的能力,特别是其单个最有可能的预测结果(在所有可能的标签中)是否与目标标签相同。使用预训练数据的最新系统在Top-1准确度中每10次尝试中会出现1次错误,而在2012年12月,当时的系统每10次尝试中会出现4次错误。谷歌大脑团队的模型在2021年1月达到了90.2%的最高准确率。

  • 2021-06-01
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改进的POTTS模型及其数据多分类直推学习算法_赵方丽

借助于图上离散非局部算子,计算机视觉领域图像分割的Potts模型可直接应用于数据多分类直推学习,但为受多种约束的能量泛函极值问题。采用传统的惩罚函数方法将受约束优化问题转化为无约束优化问题的求解涉及多个难以设定的惩罚参数。通过用较少的标记函数设计每类数据的特征函数自然满足原有的Simplex约束避免了对这类约束的惩罚。通过直接投影方法保证了直推学习中预设标记点精确约束进一步减少了能量泛函中惩罚项及惩罚参数的数量。对平衡分类约束和变量分裂引起的约束通过设计ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)方法降低了对惩罚参数的过分依赖。通过对多个标准数据集进行数值实验验证了所提出模型和算法的有效性。

  • 2021-05-06
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小米金融科技研究中心融资担保行业研究报告

随着监管政策趋严以及金融科技平台的加入,海外供应链金融呈现出新的发展趋势:一些新兴经济体逐步加入全球供应链金融中,成为供应链金融市场新的增长点,供应链金融业务全球化的程度进一步加深;随着有融资需求的供应链企业增多、融资申请被拒的中小企业增幅明显,需要得到供应链金融服务的中小企业比例加大,供应链金融的参与者进一步多元化;近年来供应链金融平台持续加大平台科技建设的资金投入,印证了供应链企业对于金融科技数字化的需求正在不断增加

  • 2021-04-18
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华大基因区块链白皮书

前言大千世界的万物生长和生老病死都受控于生命的遗传密码——基因组。基因,记录了地球生命几十亿年的演化历史,基因资源的多样性是生命进化和物种分化的物质基础。亿万物种的多样化基因信息就是最天然的、高度压缩的,包合了时空维度的分布式数据库,海量生命数据的相互融合、变异与传承,共同造就了纷繁复杂的生物多样性。科学家们正是通过基因测序技术将物种数字化,然后进行数据分析和价值挖掘,用硅基比特记录和分析碳基生物沧海桑田的变迁,从而认 知人类自身与地球万物。

  • 2021-03-26
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富士康工业互联网平台(BEACON) ──工业机理与智能工厂的实践

身为全球领先的工业互联网智能制造和科技服务解决方案供应商,本公司已通过整合制造、连网技术、数据分析、云端存储及工业互联网解决方案应用等建成富士康工业互联网平台BEACON,为客户提供新型态的电子设备产品和科技服务解决方案,在通信网络设备、云端运算设备以及相关高精密机构件产品方面具备先进的技术水平,拥有高精密度、高一致性的生产工艺云端运算,为客户提供高品质、高效率、安全可靠的电子设备产品智能制造服务。

  • 2021-03-21
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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