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大数据基础-数据可视化技术

数据可视化,是指将结构或非结构化的数据转换成适当的可视化图表,然后将隐藏在数据中的信息直接展现在人们面前,是一种关于数据视觉表现形式的科学技术研究。

  • 2021-06-24
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04.2018.源卫.唯品会安全峰会.大型企业源代码安全解决之道.钟卫林.4.25.2018

在演讲中她指出,应用软件安全是企业安全的根本,随着黑客攻击越来越多的利用源代码漏洞,解决源代码的安全问题变得日益重要。大型企业内部往往拥有大量应用程序和源代码、多种编程语言以及各个团队不同的开发流程和语言环境。如何在全企业内部建立统一高效的安全开发流程和管理框架,在开发早期杜绝应用程序设计以及源代码的安全问题,是每个首席安全官急需解决的难题。 钟卫林结合多年在美国大型银行和互联网公司建立应用安全开发和管理框架的经验,提出了自己的见解。她认为,应该从战略和战术两方面来进行讨论。不管是哪一种方案,不管是哪一种公司风格,不管是哪一种人才储备哪一种技术力量,都要从政策、流程、技术、人才四个方面考虑。 应用软件安全是企业安全的根本 大型企业应用软件安全解决之道 源代码安全是产品安全的根源

  • 2021-07-06
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基于大数据技术的纯电动汽车减速器速比优化研究

针对电动汽车减速器速比匹配问题,本文提出一种基于大数据技术的优化理 论,基于MATLAB建模方法对电动汽车速比进行优化设计,获得更接近实际最优状态的减速 器速比。该方法可应用于未来汽车的定制化服务中,达成降低能耗、提升续航的目标。实例 分析中,使用大数据技术的速比优化相对于使用基于模型的速比优化的情况,电驱动系统效 率提高1.34%,百公里能量消耗率降低o.174kwh/100km。

  • 2021-06-23
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2018年轻人消费大数据报告5.0

本报告旨在通过对经济下行、消费结构升级背景下,对消费特征变化、互联网+重点消费领域进行分析与解读,帮助品牌商、厂商、服务提供商把握“新常态”下中国消费市场的发展变化与应对趋势。

  • 2021-06-23
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基于网络空间大数据的安全攻防技术实践

网络空间测绘技术近几年兴起,通过对全球网络IP的探测、分析、识别而形成的大数据,有许多内容等待挖掘。白帽汇专注网络空间测绘,结合多年的安全技术研究对网络空间大数据进行挖掘与利用,从实践中不断积累攻防技术。此次分享将讲解网络空间大数据的攻防技术,掌握快速、精准、无感知的攻防技术。 网络空间测绘技术通过对全球网络中对外开放的资产进行主动或被动方式排查、抓取、存储,分析整理不同种类的网络空间资产信息,对符合规则的资产进行统计分析,进而快速检索全球网络空间资产。能够帮助用户快速开展网络态势感知,漏洞分析,统计分析等。 接下来吴明以旗下“谷歌”搜索引擎——网络空间测绘搜索引擎FOFA(安全界的谷歌)为例,华顺信安这几年经过不断探索研究以及大量的实践案例,具备了丰富的网络空间测绘经验,对于全球的漏洞预警、威胁响应研发出傻瓜、快速的安全搜索引擎,可先于黑客发现威胁。”基于“网络空间测绘系统”的应用做了详细讲解,其中包括漏洞预警、威胁预警、网络安全报告、企业内部安全管理等。

  • 2021-06-23
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idc数据中心解决方案

数据中心动环监控解决方案适用于计算机网络机房、通信机房、电力基站、通信基站、变电站、UPS机房、户外机柜、库房、博物馆、居民配电所等各类场景的机房监控。

  • 2021-06-23
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Juniper数据中心解决方案.

Juniper宣布世纪互联将在全国范围内部署其MX路由器用于数据中心网络互联,帮助世纪互联提升网络容量,简化流量管理,引入分段路由来提升效率。世纪互联将基于Juniper路由器落实EVPN-MPLS/VXLAN协议,方便数据中心内外应用移动。这一订单将会进一步加强Juniper在数据中心领域的领先地位。

  • 2021-06-21
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云计算大数据入门培训内部

云计算是随着处理器技术、虚拟化技术、分布式存储技术、宽带互联网技术和自动化管理技术的发展而产生的.这种大规模的计算能力通常是由分布式的大规模集群和服务器虚拟化软件搭建。

  • 2021-06-21
  • 阅读204
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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