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云计算公共服务平台项目可行性研究报告

本项目为云计算公共服务平台项目的建设内容、技术方案及相应公用工程的配套、平衡。主要内容包括项目提出的背景及必要性、需求分析、建设地点和建设条件、工程技术方案、节能措施、环境影响评价、劳动安全卫生消防、组织机构与人力资源配置、项目实施进度、投资估算与资金筹措、财务分析、结论与建议等。

  • 2021-06-24
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云计算与云终端介绍

云计算是一种新兴的计算模式,通过网络将应用、数据及IT资源通过服务的方式来提供。平板电脑可能会在一定程度上进入企业市场,但只适用于移动办公人员,很难取代键盘和鼠标。

  • 2021-06-24
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企业应急响应和溯源排查之道

应急事件处理流程 应急响应事件分类 应急响应快速排查步骤 应用层安全 事件 网络层安全 事件 3 数据层安全 事件 评估:初步梳理安全事件产生 的原因并评估潜在影响范围 消除:找到安全事件产生的根 本原因并提出和实施根治的方 总结审查:总结梳理安全事件 时间线和应对方案,审查事件 产生的根本原因并形成总结性 文档

  • 2021-06-23
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  • 44页
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华为鹏城智能体城市安全发展白皮书86页

城市安全发展三大对象、三大路径、三大愿景 1 和城市安全发展水平评价指标框架 2 以及城市安全发展全周期治理新范式等观点由深圳市城市公共安全技术研究院创新提出。“一库三中枢 N 系统”是由深圳市城市公共安全技术研究院根据深圳市应急管理信息化发展规划“一库三中心 N 系统”3 核心架构设计

  • 2021-06-23
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大数据背景下“数据绑架”现象研究

近几年来,关于大数据的提法越来越多,大数据一词也逐渐成为一个炙手可热的词,各种现象表明,人们已经进入到了大数据时代。大数据时代下,人们运用先进的存储设备将数据保存下来,通过数据挖掘技术,得到海量数据中蕴含的巨大的价值,由此日益改善着人们的生产生活,并为其提供便利。然而,人们在享受大数据带来的各种便利的同时,也对被数据化束缚的生活无能为力,遭到大数据时代的“数据绑架”。

  • 2021-06-23
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英国政府数据开放平台交通数据的建设现状调查与分析

文章以英国政府开放数据平台data.gov.uk交通数据为调查对象,从发布机构、主题、格式、许可协议与开 放级别4个方面调查该平台现有902个已发布的交通数据集的建设情况;从API设置和APP开发两方面掌握其交 通数据的应用情况;从数据请求机构、主题、原因和结果了解公众对交通数据的潜在需求。在调查基础上总结da? ta.gov.uk平台交通数据建设与开放的经验与不足,为我国政府开放交通数据以推进智慧交通建设进程提供一定 的启发。

  • 2021-06-23
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教育大数据战略下美国“州纵向数据系统”(SLDS)建设与运行研究

人类社会已进入信息化浪潮裹挟而来的以大数据为主流的时代。大数据不仅 对传统计算技术和信息系统提出了新的挑战,同时也带来了技术创新与商业机遇。 作为率先将大数据上升为国家战略的国家,美国产业部门正经历由传统的制造业 向数字化升级,借助大数据技术推动交通、医疗、教育等行业发展,并将大数据 明确为推动教育变革关键性力量的时期。作为教育大数据战略的基础性工程,美 国近年来着力推进以“州纵向数据系统”(Statewide Longitudinal Data System, 简称 SLDS)为核心的数据库建设,在协调各利益主体权责,指导数据库有效运 用等方面积累了丰富经验,对推进我国教育基础数据库建设与运用具有借鉴意义。

  • 2021-06-23
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网宿科技中国互联网安全报告2020年24页

●主机开放端口中,22端口、3389端口等管理端口是黑客最主要的攻击目标,从全年数据看,二者集中了46%的攻击量。 ●高危漏洞攻击越来越趋向于利用简单漏洞,未授权访问、远程代码执行类漏洞的自动化程度、工具集成程度越来越高。 ●安全基线检测显示,企业用户总体的安全意识仍然薄弱,只有少数用户会对不合规项进行安全加固。 ●与2019年相比,2020年来自境内的异常登录IP数量大幅上升,这与国际形势及国家收紧对境外IP的使用有关。

  • 2021-06-23
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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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