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等级保护三级建设方案

随着信息化建设的推进,信息化建设成效显著,但网络环境各种安全漏洞层出不穷、安全形式严峻,仅靠现有的安全设备无法保证信息系统的安全运行为加强信息系统综合安全防御体系,本次安全建设按照国家等保要求《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》以及相关规定对XXXXX信息系统及网络进行相关规划和部署。建立信息系统综合防护体系,落实安全保护技术措施,使信息系统安全管理水平明显提高,安全保护能力明显增强,安全隐患明显减少有效保障信息化健康发展。

  • 2023-09-13
  • 阅读1380

【卫星互联网】行业深度报告

卫星由平台和载荷两大部分组成,按照用途可分为遥感、通信、导航及其他,中国在轨各类卫星数量占比分别为55%、12%、9%、24%各国加快部署低轨通信卫星组网:卫星互联网由卫星、地面设备及运营构成。高通量卫星技术持续发展带来卫星互联网建设加速,而低轨卫星在发射成本和实现全球覆盖等方面具有明显优势,已成全球卫星互联网发展重点,各国加快低轨星座部署,应用场景广阔,蕴含巨大市场空间竞争格局:美国全球市场份额60%领先,我国后来居上,成立星网集团引领行业建设,打造天地一体化网络空间

  • 2023-09-13
  • 阅读396

中国海洋石油工业的发展报告

新中国的海洋石油事业发端于南海,早在 1957 年,有关部门即开始在海南岛南面营歌海岸外组织作业,追索海面油苗显示,后由于 60 年代越美战事终止。1958 年,则在渤海湾荣城至大沽口一段沿海地带调查油气苗,1959 年,开展并完成了渤海海域及其邻近陆地的小比例尺航空磁测,资料初步揭示渤海是华北拗陷区的一个组成部分。1960 年 5 月,开展海上地震、重力、电法的物探试验,随后完成了渤海全海区的地震概查和安排了远景较好的辽东湾海域的普查和重力调查。资料进一步证实,渤海是陆地各拗陷向海域延伸的部分。这期间也在渤海进行了地质观测、测量海底地形,底质取样以及部分海底重力工作。

  • 2023-09-13
  • 阅读361

市政工程爆破施工方案

XX 位于济南市高新区齐鲁软件园,为 XX 的重要通道,西起舜华北路,北至舜凤路,长度约 1033.6 米,其中舜华东路-换热站段,为现状道路改造,长 470 米,道路宽 18米;换热站-舜凤路为新建道路,长度约 533.6 米,新建道路红线宽 20 米。在路基开挖和管沟施工过程中,需要进行石方爆破,路基平均下深 2 米,燃气管沟在中线左侧 8.5m,宽度 0.7 m,平均深度 2.2m,弱电和给水管沟在中线左侧 3m,宽度 1.3 m,平均深度 2.5m雨水管沟在道路中线右侧 1.5,宽度 1.7 m,平均深度 3.8m,污水管沟在中线右侧 4.5m宽度 1.4m,平均深度 4.5m,路灯和设施管沟在中线右侧 6.7m,宽度 0.6,平均深度 1.8me总爆破工程量约计 10000 m’。

  • 2023-09-13
  • 阅读460

必看!央企数字化转型实践思考

国有企业作为国民经济的重要支柱,需积极拥抱新经济,加速推进数字化转型发展。但实体经济数字化是一场持久战,需要全行业有长跑的耐心和长期投入的信心。

  • 2023-09-08
  • 阅读406

中国信通院&CCNIS:2023电力行业边缘计算白皮书

本白皮书以推进边缘计算在电力行业中发挥赋能作用、助力能源强国建设为目标,重点关注电力行业边缘计算的产业发展现状、参考架构、应用场景与典型案例、发展趋势等,为边缘计算在电力行业中落地部署提供重要参考

  • 2023-09-08
  • 阅读698
  • 下载0
  • 82页
  • pdf

高水平科技自立自强视角下国家战略科技力量的突出特征与强化路径

新发展阶段的本质特征是实现高水平科技自立自强,而强化国家战略科技力量、全面提升国家创新体系效能,是加快实现高水平科技自立自强的核心抓手。本文立足新发展阶段,从高水平科技自立自强的视角出发,结合国家创新系统观和整合式创新理论,探究国家战略科技力量的概念内涵、突出特征和分类,提出强化国家战略科技力量的理论基础、战略与三大主要路径,为助力实现高水平科技自立自强、加快构建新发展格局、推动高质量发展提供理论和科学决策参考。

  • 2023-08-02
  • 阅读514
  • 下载0
  • 18页
  • doc

智慧旅游综合解决方案

智能监控云平台通过构建边缘计算+AI智能算法,实现视频智能分析,全面提升旅游景区安全防范等级,可对接政府监控平台。AL巡检(黑名单、轨迹、以图识人等),A联动(周界、警戒等联动平台),A巡检(自动巡检,异常报警),A高抛,A明厨亮灶

  • 2023-07-07
  • 阅读379
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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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