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数字化时代要求 下一代 数据驱动的安全

本研究中所提供的信息是IDC对信息安全市场持续研究的成果。IDC获取信息主要通过一手调研和案头研 究,两种方法共同使用,相互关联、互相佐证,以确保信息的有效性和准确性。

  • 2021-06-25
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云时代的数字化创新

信息时代: 云计算是基础 企业的数字化转型 数字化转型的模型 亚马逊创新的方法 金融行业图谱 数字银行 Finra通过AWS平台实现每日5000亿条验证检查 车联网 为自动驾驶构建深度智能 减少耗时而又昂贵的工作 专注于你的核心工作 云计算全球化的网络 云计算为企业带来的变化

  • 2021-06-25
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未来数字城市安全.冯旭杭

数字中国发展战略 城市安全运营中心实现城市安全的数字化智能管理 城市安全运营中心赋能产业发展 千城千面策略加快推进城市数字化转型 智慧城市安全运营中心逻辑架构 城市安全运营中心的“五个一” “一张网通览”形成城市数字化安全监管能力 核心技术SuMap “一朵云通防”构建城市级安全防护能力 一朵云通防的核心价值 ”一个脑通智“驱动安全协同创新能力 安全大脑提升威胁治理能力 “一张屏通析”形成协同联动的应急指挥能力 形成城市级指挥调度中心 “一座城通惠”提升城市数字化发展能力 让城市发展回归”初心“ 城市安全运营中心建设服务模式 城市安全运营中心的优势

  • 2021-06-25
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政府数字化的杭州实践

府数字化的背景 浙江政府数字化改革的三个阶段 杭州政府数字化转型总体思路 2大目标 1个支撑 2大模型 杭州政府数字化转型总体框架 杭州政府数字化转型层级架构 经济调节数字化应用工程 市场监管数字化应用工程 公共服务数字化应用工程 社会管理数字化应用工程 生态环境保护数字化应用工程 政府运行数字化应用工程

  • 2021-06-25
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智能科技与智能产业的发展与挑战

大科学,大技术,大产业,大社会进入大交叉时代 产业升级“三叠浪”:实体经济与数字技术深度融合成趋势 互联网产业形成中美“双头领跑”格局 迈向智能化的“新物理世界” 数字孪生的持续演进:算力成本的戏剧性降低 发展数字经济与智能产业的五个关键词 网络协同和数据智能是数字化转型双螺旋 网络协同——“双十一”诠释的社会化协同你未来的核心能力,可能刚好在营业执照之外 消费升级、全链路体验,年轻化人群是三大驱动力 数据智能驱动产业转型 城市大脑 工业大脑 人工智能在20年内长期处于数据智能代表的弱人工智能状态 全球探索人工智能治理的主要举措 全球探索人工智能治理的基本共识 全球探索人工智能治理的基本框架

  • 2021-06-25
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多无人机辅助的物联网信息与能量同传优化策略_凌莉

目前基于无人机的物联网信息与能量同传优化研究大都只考虑了单无人机且部署固定高度的情形,针对这一局限性,设计一个多无人机辅助的信息与能量同传系统,并提出一个联合优化设备关联关系、无人机位置、无人机发射功率和设备功率分割比的多变量固定交替迭代优化算法,以实现设备最小采集能量最大化。在每次迭代中,首先根据信号强度确定关联关系,并利用基于禁忌搜索的无人机位置优化算法,确定无人机位置;其次利用一阶泰勒展开式将非凸问题近似为凸问题,求解无人机发射功率和设备功率分割比。仿真实验表明,相比于多个基准对比方案,所提算法和策略能够获得更优的最小采集能量。

  • 2021-06-22
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基于BP神经网络在物联网多敏感信息同源检索_樊卓

针对物联网中多用户相似源敏感信息检索方法运算速度慢、结果质量较差问题,提出一种物联网多敏感信息同源检索算法。准确分析物联网各应用层,构建隐层的3层BP神经网络模型,引入动态因子的学习算法,结合多维仿生信息理论的点同源连续性规则,推导出多敏感信息同源相似度特征,排序信息同源相似度特征的相关性级别并输出,最终完成物联网多敏感信息同源检索。实验结果表明:所提方法运算时间较短,能够实现高效的多敏感信息同源检索,且用户对检索结果的满意度较高,提高了物联网多敏感信息同源检索的结果质量。

  • 2021-06-22
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IBM商业价值研究院数字技术与环境鼓励开放式创新推动可持续发展13页

实体环境是极为丰富的数据源泉。河水涨落蕴含数据,风暴灾害隐藏数据,土壤结构富含数据。这些数据可以反映我们的日常生活、我们与自然界的互动方式,并会对经济活动产生直接和间接的影响。事实上,数据可以描绘实体环境,而从中挖掘的信息和洞察则可以为全人类的进步奠定基础。

  • 2021-06-23
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竞争对手分析

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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微模块化数据中心机房建设方案

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