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数据库安全的7个忠告

1. 细分用户权限 2. 数据库的网络连接只能来自应用服务器 3. 实施审计 4. 实施静态数据加密 5. 反向推测SQL注入的漏洞 6. 数据遮掩和脱敏是必要的 7. 实施可靠的备份恢复策略

  • 2023-01-16
  • 阅读2764
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IBM-工业企业的数字化转型:决策模型是转型核心,响应时间是衡量标准,用户体验是终极目标-2020.6-10页

作为工业制造的最佳参照,军事上的数字化变革为企业转型带来深刻启示,决策模型是转型核心,响应时间是衡量标准,用户体验是终极目标

  • 2022-08-26
  • 阅读1226
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可快速部署的低成本多源异构数据采集和可视化解决方案

工业互联网平台是工业互联网建设的核心。工业设备上云正成为牵引工业互联网平台发展的先导性应用,也是当前工业互联网平台建设的切入点。 工业设备上云就是通过建立实时、系统、全面的工业设备数据采集体系。构建基于云计算的数据汇聚、分析和服务平台,实现工业设备状态监测、预测预警、性能优化,引导带来工业互联网平台的功能演进和规模商用。工业设备种类繁杂、数量多、通信协议与数据格式各异,当前尚缺乏有效的技术手段能够低成本、便捷地实现工业设备快速接入平台,导致绝大部分平台的设备接入数量有限。

  • 2021-03-21
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基于5G的智慧驾驶

未来5年智能网联用户年均30%左右的增速,届时,用户规模将突破5000万辆,渗透率将达到20%以上,车联网市场规模达到200亿美元

  • 2022-07-22
  • 阅读817
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工业大数据背景下企业实现数字化转型的案例研究

随着工业4.0、工业互联网.“中国制造2025"等国家战略的推进,世界各主要经济体争相利用新一代信息技术改造传统制造业拢。尤其是以传感器技术,RFID标签、嵌入式系统技术和微机电系统MEMS(MicroElectro Mechanical System)为代表的核心技术,能够对设备物联数据,生产经营业务数据,外部互联网数据进行自动化采集,存储、分析与可视化,实现了工业化数据与自动化数据的两化融合,融入了更多来自产业链上下游以及跨界的数据2。工业大数据逐渐成为智能工业化高级形态中最核心的生产资源"3,它可以有效地驱动企业内部实现个性化定制,智能化生产,企业与企业之间实现网络化协同,对组织产生颠覆性的影响*。探索如何利用工业大数据促进传统企业实现转型升级关系到国计民生,在第四次工业革命席卷全球的背景下,充分挖掘工业大数据的潜在价值,促进传统企业发展,具有很强的实践价值。

  • 2021-08-02
  • 阅读1434
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基于数字孪生的石化工业互联网综合应用案例 ——石油和化工工业互联网平台ProMACE创新应用

石化盈科打造的面向石油和化工行业的工业互联网平台ProMACE,是新一代信息通信技术与实体经济深度融合的基础设施,是支撑流程型智慧企业研发设计、生产制造、供应链管理、营销服务各业务环节的核心载体;是信息物理系统(CPS)在石油和化工行业的具体实现;是流程制造数字化、网络化、智能化的关键引擎。

  • 2021-03-21
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工业互联网与智能工厂

在新一轮科技革命和产业变革中, 制造业要想获得可持续发展的竞争优势, 必须迈向智能制造, 依靠信息物理融合系统, 实现协同设计、协同供应链、协 同生产、协同服务和企业电子商务。 企业应该置身于全球供应链的生态系统之中, 应用互联网实现互联网+智能 工厂。

  • 2021-02-09
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一文了解2026年中国蔬菜产消数据基本面

本报告的信息来源于已公开的资料,农小蜂对该等信息的准确性、完整性或可靠性不作任何保证。本报告所载的资料、意见及推测仅反映农小蜂于发布本报告当日的判断。在不同时期,农小蜂可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。农小蜂不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时,农小蜂对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改,接收人 应当自行关注相应的更新或修改。

  • 2026-09-22
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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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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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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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业界拥有多种专用迁移工具,并提供完善的迁移服务,助力用户快速将应用与数据从自建或其他云厂商数据中心迁移上云平台,实现业务的云化应用

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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