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数据安全治理实践指南(3.0)

相较于《指南(1.0)》《指南(2.0)》,本指南主要对数据安全治理总体视图及相关内容进行更新,主要体现在: (1)针对数据安全治理体系,丰富了基于数据全生命周期视角、基于工作内容分工视角的体系解读,贴近组织实际工作。 (2)针对数据安全运营,丰富了从运营对象、管控流程两个角度的建设内容,为组织提供更多的选择。 (3)增加数据安全专项工作开展思路,围绕数据分类分级、数据安全风险评估及治理、个人信息保护、数据出境安全评估、合作方数据安全管理等重点话题,阐述工作思路与方法。 (4)删除数据安全治理实践案例的附录,各组织的优秀实践案例将另行汇聚出版。

  • 2023-12-25
  • 阅读1807

项目制造-解决方案

产品研发、产品设计、产品试制、产品小批量生产往往并行,产品设计变更和工程变更频繁、产品设计与制造周期长 需要解决产品设计与生产制造的脱节现象,实现基于全生命周期的产品数据管理,支持设计制造一体化 需要项目研发管理和项目制造管理,建立基于网络计划和项目计划相结合的生产模式,该模式的应用产品:大型成套冶金/挖掘/石化设备、专用/组合机床/生产线、专用发电设备、军工装备等

  • 2021-10-25
  • 阅读1807
  • 下载2
  • 30页
  • pptx

西安市人民政府办公厅关于印发支持科技企业创新发展若干措施的通知

为营造更好环境支持我市科技型中小企业研发,提升科技型中小企业的技术创新能力,培育壮大我市科技型中小企业主体规模,加力加速秦创原创新驱动平台建设,根据《科技部 财政部关于印发〈企业技术创新能力提升行动方案(2022—2023年)〉的通知》(国科发区〔2022〕220号)、《科技部办公厅关于营造更好环境支持科技型中小企业研发的通知》(国科办区〔2022〕2号)和《陕西省科技型企业创新发展倍增计划》(陕政办发〔2022〕9号),结合我市实际,制定本措施。

  • 2022-09-08
  • 阅读1803
  • 下载3
  • 8页
  • pdf

工业4.0智慧物流园解决方案

每家入驻企业都是园区的客户,其基本信息登记较为完备,可看成为一“点”; 从开始和客户接触,客户入驻,到入驻以后客户的运行情况和园区对客户提供的服务这期间所有的相关活劢和历叱数据,则被称为是“线”。 能够汇总所有客户的基本信息,被称为“面”;

  • 2021-10-26
  • 阅读1801
  • 下载8
  • 31页
  • pptx

罗克韦尔自动化汽车行业MES

减轻实施风险 ? 快速多站点部署核心流程 ? 减少实施和维护成本 ? 柔性平台快速响应业务需求变更 ? 柔性平台轻松应对IT的变更 (OS, ERP升级等

  • 2022-01-11
  • 阅读1801
  • 下载1
  • 66页
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智慧能源管理系统

智慧能源管理实现实时掌控全?能耗使?状况,能耗成本,分散控制集中管理,报警预警,加快系统故障反应能?,处理速度,优化能源调度和平衡指挥系统,节约能源和改善环境,实现远程抄表,能耗监测可视化,责任化,减少管理环节,优化管理流程,建?客观能源消耗评价体系,结合?能量来指导?产管理。

  • 2021-02-13
  • 阅读1799
  • 下载32
  • 49页
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面向天地一体的卫星互联网创新应用场景白皮书(2024年)

2020年国家发展和改革委员会将卫星互联网纳入“新基建”范畴,确定了卫星互联网的战略地位。卫星互联网不仅是事关国家网络主权和数据安全的战略工程,也是融合5G、面向6G、赋能千行百业的新型基础设施。随着天地万物互联时代的到来,卫星互联网将迎来发展的新机遇。

  • 2024-02-20
  • 阅读1798

深度|实景三维的市场有多大,四十亿还是四百亿?

现今,随着智慧城市建设水平的不断提升,数字孪生、城市仿真等新概念的出现,空间信息应用从二维向三维转变已经成为大势所趋。在“十四五”全国基础测绘规划中,实景三维中国也是重要建设任务之一。 实景三维中国工程建成之后,可全方位、立体化呈现各类自然资源要素现状和空间分布情况,可高清、立体、可视化精准反映地形空间分布、地表纹理细节、地物形态特征,实现自然空间与数字空间的关联互动。 2022年7月20-21日,在本届WGDC大会上,众多行业内专家汇聚一堂,共同探讨实景三维市场的机遇与挑战。

  • 2022-08-05
  • 阅读1796
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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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