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移动办公及业务应用安全保障白皮书

本白皮书梳理了移动办公及业务应用发展的现状,系统 分析了移动办公和业务应用面临的安全风险,结合当前国家 和行业的网络安全监管合规要求,提出了面向行业移动业务 场景进行安全保障建设的整体思路,从安全技术和安全管理 两个维度提供了可参考的控制措施体系设计,并介绍了主要 安全技术,最后对移动办公及业务应用安全发展趋势做出了 预测。本白皮书还选取了典型企业移动办公应用安全保障案 例进行了重点介绍。

  • 2021-05-07
  • 阅读848
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  • 119页
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第5章网络营销STP战略

市场细分就是企业根据自身条件和营销意图,以消费需求的某些特征或变量为依据,区分具有不同需求的顾客群体的过程。由美国市场学家温德尔.史密斯(WendellR.Smith)20世纪50年代中期提出.

  • 2021-04-28
  • 阅读686
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  • 119页
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物联网技术在石油行业的应用

物联网被世界公认为是继计算机、互联网与移 动通信网之后的世界信息产业第三次浪潮 1国际: u 2009年初,IBM抛出"智慧地球”的构想u欧盟2009年9月制定了物联网行动计划u智能电网是奥巴马最关注的新经济发展计划之一。 I国内: u温家宝总理2009年8月7日在无锡提出“感知中国”,仿佛一.夜之间物联网热遍了大江 u各地政府迅速部署,大力支持:江苏、上海、广东、浙江、重庆等地政府出台扶持政策,加快示范工程与产业推进 2010年两会, 温家宝在政府工作报告中首次提及物联网,众多代表委员也聚焦物联网,并建议把它作为国家战略来抓

  • 2021-04-20
  • 阅读892
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  • 119页
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Maven教程-极客

Apache Maven 是一套软件工程管理和整合工具。基于工程对象模型(POM)的概念,通过一个中央信息管理 模块,Maven 能够管理项目的构建、报告和文档。 本教程将教你如何在使用 Java 开发的工程中,或者任何其他编程语言中使用 Maven。 适合人群 本教程主要针对初学者,帮助他们学习 Maven 工具的基本功能。完成本教程的学习后你的 Apache Maven 的 专业知识将达到中等水平,随后你可以学习更高级的知识了。 学习前提 我们假定你将使用 Maven 来管理企业级的 Java 项目开发。所以,如果你掌握软件开发、Java SE、Java EE 开发框架和开发流程,对学习本教程会更有帮助。

  • 2021-04-20
  • 阅读726
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  • 119页
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安天下2020年人工智能安防行业研究分析报告

安天下2020年人工智能安防行业研究分析报告

  • 2021-04-19
  • 阅读234
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  • 119页
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2020工业互联网产业联盟工业互联网体系架构2.0

工业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式,通过人、机、物的全面互联,实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接,正在全球范围内不断颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态,推动传统产业加快转型升级、新兴产业加速发展壮大。

  • 2021-03-21
  • 阅读545
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  • 118页
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AI赋能主动防御技术应用指南(2025版)

数字经济的蓬勃兴起正深刻重塑全球竞争格局,网络空间已成为国家间战略博弈与企业创新发展的关键阵地。与此同时,数字化纵深推进带来了隐蔽性更强、智能化程度更高的网络安全威胁,包括新的零日漏洞、高级持续性威胁(APT),以及依托人工智能的自动化攻击,面对这样的背景,传统“基于已知样本+静态规则”的被动防御模式已难以应对。

  • 2025-10-09
  • 阅读158
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  • 118页
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工业大数据技术架构白皮书1.0(118页)

工业大数据是工业生产过程中全生命周期的数据总和,包括产品研发过程中的设计资料;产品生产过程中的监控与管理数据;产品销售与服务过程的经营和维护数据等。从业务领域来看,可以分为企业信息化数据、工业物联网数据和外部跨界数据。现阶段工业企业大数据存在的问题包括数据来源分散、数据结构多样、数据质量参差不齐、数据价值未有效利用等情况。

  • 2024-11-18
  • 阅读443
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  • 118页
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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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