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ADMS数据平台辅助开发管理系统白皮书

ADMS 数据平台辅助开发管理系统 V2.0 是文思海辉金融依据多年来的数据仓库实施方法论,即业务探索、信息探索、逻辑数据模型设计、物理数据模型设计、SDM 映射文档设计、ETL 脚本开发、测试的基础上自主开发的一款作业生成工具,并且内置了规范和质量检查程序,保证文档、模型、代码的一致性和准确性,实现了数据平台类的 DDL、智能化的控制流程和脚本的自动生成。

  • 2021-06-28
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APT实践分享

企业内网环境中,DNS协议是必不可少的网络通信协议之一,网络设备和边界防护设备在一般的情况下很少对DNS进行过滤分析或屏蔽,因此将数据或指令藏匿于DNS协议中进行传输是一种隐蔽且有效的手段。这类手段常用于APT中维持访问和数据窃取阶段。在实际场景中,当攻击者拿下某台服务器权限,或服务器被恶意软件、蠕虫、木马等感染之后,通过建立DNS隧道从而达到敏感信息盗窃、文件传输、回传控制指令、回弹Shell等目的。 相比于基于规则的静态阈值检测误报高,易被绕过等问题,可以使用机器学习技术从历史数据中学习出一个DNS隧道模式用于检测。使用机器学习构建DNS隧道检测模型,重要步骤是对DNS隧道流量进行特征挖掘分析,需要以DNS协议标准中各字段的统计分析、DNS隧道实现原理为基础,同时结合安全专家知识提取模型特征。在机器学习算法模型选择方面,鉴于在安全检测类产品中要求模型具有高效性、结果便于解释性等特点,在模型选取上更侧重选用一些基于特征的浅层学习模型。

  • 2021-06-23
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污水站信息化解决方案

传统污水处理厂运行管理为厂内人员24h值守模式 ? 生产调度依靠技术人员主观判断,异常诊断与调度 决策缺乏支持依据 ? 运行过程多为操作人员手动控制 ? 设备养护不及时,事后维修占主导

  • 2021-06-07
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企业数字化转型的同群效应及其影响因素研究_陈庆江

以2008~2019年中国A股制造业上市公司数据为基础,通过分析师跟踪网络识别同群群体,并利用面板固定效应模型等方法,考察企业数字化转型中的同群效应以及这种企业间行为互动的影响因素。研究发现:企业数字化转型过程中存在显著的同群效应;受模仿学习的主观动机与现实条件两方面因素共同影响,数字化转型的同群效应在资源基础和动态能力处于中间水平的企业中更为显著;网络嵌入、市场竞争以及环境不确定性均会强化企业数字化转型的同群效应;同群效应引发了群体成员数字化转型水平的向上趋同。

  • 2021-05-06
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公司研究ST舍得-净利润增速亮眼公司亟待摘帽-21042915页

收入端小幅增长、利润端表现亮眼。20Q4 公司实现营业总收入 6.86 亿 元,同比增长 16.56%;实现归母净利润 2.7 亿元,同比增长 31.83%, 前大股东爆雷并未影响公司经营,强大的品牌力韧性支撑公司业绩稳步 恢复。公司全年净利润增速亮眼,主要系下半年老酒战略的实施弥补了 舍得单品的下滑,并给中高档产品的吨价带来较大提升。预计前大股东 占用上市公司资金产生年度占用资金利息 4 千余万元,使得 2020 年非 经常性损益大幅增加。公司扣非后归母净利润为 5.48 亿元,同比增长 8.18%。

  • 2021-05-06
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互联网金融影响下我国商业银行效率之实证分析_——基于三阶段DEA模型

本文运用三阶段 DEA 模型对我国 16 家商业银行 2014-2018 年的效率进行了测算。 结果显示,剔除环 境因素的三阶段 DEA 模型对纠正传统 DEA 方法测算出的效率结果的偏差有显著作用,更能真实反映客观情 况。 2014-2016 年互联网金融的扩张对大部分股份制银行产生了一定的负面影响,而国有银行则因其自身优势 未见明显影响,其综合效率普遍优于股份制银行。 这种优势体现在规模效率上,但大都处于规模报酬递减状态。 基于此结论,本文对处于大数据时代的传统商业银行提出了相应建议。

  • 2021-04-25
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没有信息模型 就没有工业数字化转型

为什么说信息模型是工业数字化转型的一个关键基础?又为什么在国内讨论工业数字化转型很少有人提及信息模型呢?这是本文着重探讨的两个问题。

  • 2021-04-11
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重庆市推动交通强国建设试点实施方案(2021—2025年)

为贯彻落实中共中央、国务院印发的《交通强国建设纲要》,按照《交通运输部关于重庆市开展内陆国际物流枢纽高质量发展等交通强国建设试点工作的意见》(交规划函〔2020〕586号)有关要求,加快推进我市交通强国建设试点工作,制定本实施方案。

  • 2021-03-27
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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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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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