CSO首席信息安全官闭门高峰论坛.孙琦.构建企业信息安全指数.公开稿件

企业信息安全指数企业信息安全指数的业务属性企业信息安全指数的能力属性企业信息安全指数的实战应用

2021-06-25
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智慧教育专场-学校3.0时代的教育新图景-张治

未来的学生文凭将不再是一张纸，更多会是记录课程学习经历的数字档案。学生的学习评估不仅看考了多少分，更关注学生在哪里学习、学了哪些课程。他在学习中创造了什么、分享了什么、体验了什么、收获了什么，等等。

2021-06-24
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大数据数据结构和算法_树2_AVL树部分

自平衡,即每次插入和删除元素时，如果树不平衡，则通过旋转来使树重新平衡。平衡的目的是通过降低树的高度，减少平均查找长度。

2021-06-24
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数字经济发展与地区全要素生产率_基于国家级大数据综合试验区的分析_

数字经济发展的根本动力是作为通用技术的互联网和大数据技术的进步，这种技术提高了信息生产和传播的效率，推动高质量发展。基于国家级大数据综合试验区，本文采用广义 DID模型，对 2013？2017 年中国地级市面板数据进行研究，发现大数据试验区的建立显著提高了区域全要素生产率，这种促进是由纯技术进步主导的。同时试验区的建立有助于增加区域和数字产业有关的创新，提升区域内部制造业企业的智能化意识和研发水平。异质性研究发现，试验区对生产率的提高作用在经济欠发达地区、创新水平较低的地区和产业结构较高的地区表现更强。此外，试验区的建立对劳动力净流失地区的全要素生产率的促进作用更大，为劳动力流失地区的发展提供了一定的参考

2021-06-24
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基于不同采集场景的断线缓存方法

一种基于不同采集场景的断线缓存方法 ,该方法根据不同的数据采集源类型和异常类型进行不同处理；数据采集源为数据库时，出现异常时记录异常开始时间并尝试重新连接，直到连接恢复则继续采集数据；数据采集源为协议推送类型且异常类型为数据采集源侧异常时，输出数据丢失报告；数据采集源为协议推送类型且异常类型为存储数据库侧异常时，数据采集模块按配置要求正常采集数据，存储到指定的临时存储器中，并按预定周期向存储数据库发送连接请求，直到与存储数据库之间的连接恢复正常。本发明可根据不同配置信息采取不同的断线缓存机制；在从时序数据库中采集数据时，可自动通过数据库缓存的方式保证数据的完整性。

2021-06-24
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云计算的三种服务模式.ppt

云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。

2021-06-24
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大数据驱动的网络信息平面_

随着互联网逐步深入人类的生活，人们对互联网的服务质量提出了更高的要求，这给互联网带来了巨大的挑战：一是移动网络、空间网络等异构网络以及各种异构终端的接入，网络规模不断扩大，导致网络服务管理复杂；二是互联网新应用的出现，给网络服务提出了更高的要求．但是，由于网络和应用缺乏相互的感知，严重影响了网络质量的提高．为了解决网络与应用相互独立的问题，需要建立网络信息平面来沟通网络和应用以提高网络服务质量．随着ＳＤＮ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ－ＤｅｆｉｎｅｄＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇ）等网络新技术的发展和大数据思想深入影响到互联网的架构和通信模式，在网络架构中融入大数据驱动的网络信息平面以及密集计算驱动的分析方法已成为重要的研究向．在现有的网络中，利用测量数据构建网络服务平台并通过数据驱动的方式优化网络资源的管理效率和提升用户体验，也成为当前工业界和学术界关注的热点．文中首先分析了网络信息平面构建的必然性，然后提出了一种大数据驱动的网络信息平面架构，分析了信息平面研发中面临的三大难题，最后，对解决这些难题提出了一些想法和建议．

2021-06-24
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医疗大数据实践之旅

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

2021-06-24
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展；生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。