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大数据平台技术框架选型

城市大数据平台,首先是作为一个数据管理平台,核心需求是数据的存和取,然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力,有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务,如信息统计、分析挖掘、全文检索等,考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商,所以要考虑灵活的数据接口服务 来支撑。

  • 2021-04-26
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大数据时代下内部审计的机遇与挑战

随着互联网技术的迅猛发展,数据的快速增长,信息社会已经进入大数据时代,内部审计作为企业的重要部门也在逐渐的发生改变。大数据时代改变了审计方法,提升了审计效率,强化了预测能力。同时大数据时代也为内部审计带来了新的挑战,大数据时代注重了信息的安全性,审计人员的素质,部门与部门之间的沟通合作,内部审计的改变对于增加企业价值,达到企业的经营目标起到了关键作用。

  • 2021-04-26
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天地和兴高端制造业工控信息安全解决方案

高端制造业是指制造业不断吸收电子信息、计算机、机械、材料以及现代管理技术等方面的高新技术成果,并将这些先进制造技术综合应用于工业产品的研发设计、生产制造、在线检测、营销服务和管理的全过程,实现优质、高效、低耗、清洁、灵活生产,即实现信息化、自动化、智能化生产,取得很好经济收益和市场效果的制造业。

  • 2021-04-26
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智能制造工业控制系统信息安全解决方案

随着“中国制造2025”的深度推进,信息技术在工业企业的生产经营中的应用越来越广泛。在大幅提升了生产效率的同时,一定程度上也增加了企业安全生产管理的难度。由于原本相对独立的工业控制系统越来越多地与企业管理网互联互通,而企业的管理网络本身又是一个相对开放的网络,这为信息系统的安全威胁向生产系统扩散提供了便利条件。与传统的企业信息系统不同,工业控制系统的信息安全直接影响到到生产安全。

  • 2021-04-26
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烟草行业工业网络安全解决方案

工业是国民经济的主体,工业竞争力也体现一个国家的竞争力,随着德国的工业4.0、美国的先进制造以及我们中国的智能制造等国家战略政策的推出,以及云计算、大数据、物联网等新兴信息技术在工业领域的应用,IT领域的一些安全问题逐渐进入工业系统。我们从广义上来理解工业安全,是指整个工业生产过程中的信息安全,涉及到整个生产的各个领域,各个环节,从保护对象上来看,它不仅仅保护计算机网络,保护信息系统,还需要保护工业控制系统,保护设备和网络协议,这是相对来讲对工业安全比较广泛的一个定义。

  • 2021-04-26
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中国民航网络信息安全威胁分析及解决策略研究

当前中国民航业的发展越来越依赖于信息化的发展。在民航领域,一旦民航重要信息系统被攻击,都可能会造成航班正常运行中断,导致飞行安全受到严重威胁,重则会危及飞行安全甚至国家安全。笔者就近期发生的案例进行研究及分析,通过对我国民航行业的网络安全调研发现目前民航行业信息系统主要面临以下安全威胁。

  • 2021-04-26
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专有云建设推动IT架构转型实践

广东农信在IT规划落地实践中,将云平台建设作为整体IT架构“平台化”和“云化”转型的重要抓手。在广泛的调研和比选方案后,广东农信采用一体化的互联网私有云解决方案,建设了“开放、共享、安全、弹性”的专有云平台。该专有云平台将云计算和大数据融合,具备完整的IaaS,PaaS,DaaS,Devops和安全能力,为业务和数据应用提供了强大的基础支撑能力,是农村中小金融机构中首个完整的互联网化专有云落地案例。专有云服务及新技术、新架构在互金业务中台、大数据云平台等重点平台中的应用,以及在其他应用中的推广,促进了基础设施弹性化、应用平台化、数据资产化,有效推动了整个IT架构的转型,改变了IT建设模式,提升了IT研发效能。基于专有云平台,当前广东农信已基本形成“业务中台+数据中台+云技术平台”的整体IT架构,同时,其在专有云建设推动IT架构转型方面已取得了显著成效,将持续推进整个云服务能力体系和多法人云服务生态的建设。

  • 2021-04-25
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基于专利数据的城市轨道交通技术发展现状与趋势分析

城市轨道交通是城市公共交通的重要组成部分,基于专利数据的城市轨道交通技术分析旨在发现城市轨道交通技术的发展现状与趋势,为城市轨道交通行业发展提供导向参考,为该领域研究人员提供情报支撑。基于世界知识产权组织的国内专利数据,综合利用专利计量、文本挖掘、关键词共现网络、专利地图方法,对国内城市轨道交通专利进行分析,结果表明国内城市轨道交通正处于稳中有升的成长期。

  • 2021-04-25
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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