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CSO说安全 向阳:物联网安全现状与展望

随着计算机技术的飞速发展,自上世纪90年代提出物联网概念后,经过近20年的发展,物联网的应用场景越来越广泛,我们在享受物联网带给我们便利的同时,物联网中的安全防御基础、数据管理和个人隐私数据管理等脆弱性,这些方面的安全要求变得日益重要,在物联网应用的各个领域更为重视。该文先研究物联网安全的发展现状,分析影响物联网安全发展的因素,提出了在物联网安全发展的一些问题和特点,并结合当前实际对物联网安全发展趋势进行了展望

  • 2021-04-25
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物联网 20 年简史大揭秘!

物联网的由来:1999年,在美国召开的移动计算和网络国际会议上,麻省理工大学的凯文?阿什顿教授(后被称为“物联网之父”)提出基于互联网、RFID技术、EPC标准在计算机互联网的基础上,利用射频识别技术、无线数据通信技术等,构造出一个实现全球物品信息实时共享的实物互联网“Internet of Things”(简称“物联网”)的方案,这是物联网概念首次被正式提出来。

  • 2021-04-25
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物联网生态品牌标准:海尔送给世界的进化论

物联网已成为时代发展的分水岭,无数品牌都在探寻适应时代的成长之路。如今互联网经济的红利正逐渐褪去,一个全新的物联网时代正加速到来。恰如谷歌前CEO埃里克?施密特所言,互联网即将消失,一个高度个性化、互动化的有趣世界——物联网正加速到来。

  • 2021-04-25
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旷视城市物联网的“下一步”

物联网是人工智能技术应用的主要场景。如果把人工智能比作「大脑」,物联网就是「身体」,二者相结合,能够让世界更加智能化。 我们的愿景是构建连结及赋能百亿物联网设备的人工智能基础设施。

  • 2021-04-25
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人工智能进行时:人类的未来与未来的人类

人工智能正在塑造着人类的未来,也在塑造着未来的人类。人工智能不遥远,也不可怕,它改变着我们生活中的点点滴滴,为我们带来便利,它也会和人类共同进步。它是人类的孩子,也是人类的朋友,或许还会成为未来人类的一部分,让人类变得更强大。

  • 2021-04-25
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互联网 智慧运维:工业云智慧运维平台解决方案

当前世界范围内,随着新一轮的科技革命和产业变革的蓬勃兴起,工业正加速向数字化、网络化、智能化方向延伸拓展,软件、数据、平台、服务、智能等多元主导的特征日趋明显,加快工业互联网的建设和应用就成为了各国顺应产业发展的大势,抢占产业未来制高点的战略选择,更是企业变革、实现高质量发展的客观要求。

  • 2021-04-25
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中国通信学会工业智能前沿报告2020

随着人工智能技术体系的不断发展完善以及物联网、云计算、数字孪生等新一代信息技术的不断成熟,智能制造和工业互联网正成为学术界与产业界的重点研究课题。工业智能正是智能制造和工业互联网发展的核心。

  • 2021-04-25
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Q2自媒体行业微信公众号数据洞察报告

数据显示,2016Q2自媒体行业公众号发文总量下降2个百分点,整体変幅不大。平均单帐号发文量以及发文次数均趋于稳定,自媒体公众号运营越发成熟。

  • 2021-04-25
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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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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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