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零信任—大数据时代的网络安全新架构

零信任安全的优势: ? 这种以数据为中心的安全模型,消除了受信任或不受信任的网络、设备、角色或进程的概念,并转变为基于多属性的信任级别,使身份验证和授权策略在最小特权访问概念下得以实现。 ? 实现零信任,需要重新思考我们如何利用现有的基础设施,以更简单、更高效的方式设计安全性,同时实现不受阻碍的操作。 ? 除了总体上保护架构的优势外,还有其他跨功能的好处

  • 2021-05-07
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(童子龙)2020-阿里云-云原生峰会-掌门教育云原生落地实践

? 采取双监控系统:自研监控工具和 Nacos 官方监控工具 ? 采用 8C16G 三台集群部署 ? 将近 660 个服务(非实例数)瞬间从 Eureka Server 同步到 Nacos Server,CPU 增长 3% ? 系统平均负载从 0.15 左右上升到 0.45 左右 ? 内存增长到 72%,归因为云原生微服务框架里内置较多的元数据(MetaData)

  • 2021-05-06
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2019年我国能源互联网建设情况,泛在物联网与坚强智能电网融合发展「图」

泛在电力物联网仅分为2019年至2021年的初步建成阶段和2022年至2024年的全面建成阶段等两个阶段,从时间维度上看,泛在电力物联网整体建设期仅为6年,提速明显。泛在电力物联网的规划建设提速一方面为国家电网自身业务转型发展需要,另一方面则是为了迅速跟进和响应“云大物智移”等新兴互联网技术的快速发展。

  • 2021-04-28
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物联网终端设备调度方法及系统

本发明涉及智能楼宇技术领域,具体提供了一种物联网终端设备调度方法及系统,能够在获取到的检测结果中查找出异常检测结果时,对异常检测结果对应的第一终端设备的第一位置信息进行分析,从而确定出多个第二终端设备,然后将每个第二终端设备对应的设备集群的第二权限等级与第一终端设备对应的设备集群的第一权限等级进行比较,进而根据比较结果对第二终端设备的检测灵敏度和检测结果传输速率进行调整。如此,当存在异常检测结果时,能够对比异常检测结果对应的终端设备的权限低的终端设备进行调度,进而实现对异常检测结果对应的位置区域的周边区域进行精准和实时检测,能够在出现紧急情况时确保检测的时效性和准确性。

  • 2021-05-07
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汽车制造业生产物流单元化解决方案

业界有句俗话,搞定车厂物流,制造业的物流就没有难题了。汽车制造业生产物流为何难?难就难在它的零部件种类繁多、零部件的物流特性差异巨大。因此,业界公认,汽车生产物流系统最复杂、组织难度最大、物流管理的任务最繁重。而单元化工作是物流系统的基础工作,贯穿于物流的全过程,其难度可想而知。

  • 2021-04-27
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丙烷脱氢工艺发展趋势分析

近年来国内丙烯工业发展迅速,2019年,国内新增丙烯产能达到3.66 Mt,同比增长10.6%。在新增产能中,传统石化路线占比明显下降,新兴工艺产能增长迅猛,占新增产能的81.15%。当前全球乙烯原料多元化和轻质化发展趋势明显,采用乙烷等轻烃制乙烯将成为趋势,传统路径石脑油裂解副产的丙烯产量增速将趋缓,丙烷脱氢(PDH)或将成为未来丙烯扩能的主要方向。PDH工艺有着原料单一、流程短、丙烯收率高、投资成本低、经济性高等优势。未来如何拥有长期、稳定、相对低廉的丙烷资源和充足的丙烷储存设施,将成为影响PDH发展的关键。

  • 2021-04-26
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AI数据服务,标注AI的未来

近年来,随着深度学习技术的不断进步,AI在加速落地。在这个过程中,作为人工智能技术的底层支撑,以数据采集与标注为主的AI数据服务行业也在进行着日新月异的变化。技术更硬核、准确率更高的专业化AI训练数据提供商开始成为行业主流。

  • 2021-04-25
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第三章大数据实时检索场景化解决方案

随着社会和科学地发展,各行业积累的数据量急剧增加,用户对搜索时延的要求变 得更高,如金融行业查询个人征信、交易记录等信息,公安部门查询人员信息、社 交关系等。从大量而繁杂的数据中快速获取想要的数据,是当下急需解决的问题。

  • 2021-04-25
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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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