随着信息化的飞速发展,业务和应用逐渐完全依赖于计算机网络和计算机终端。为进一步提高单位内部的安全管理与技术控制水平，必须建立一套完整的终端安全管理体系，提高终端的安全管理水平。
智慧访客解决方案是依托软硬件结合的方式，核心围绕企事业对通道管理以及员工、访客体验不佳等痛点，打造智 慧访客管理系统，引领访客服务新高度。
需求及解决方案 机要信息资产识别与管控 安全运营保障方案 成果展示 演讲中，孙颖根据华为自身的安全故事，由以下几大问题入手带给我们一个不一样的安全世界： 大数据时代，数据越来越多，哪些数据才是真正需要保护的？ 云大物移等新技术带来越来越多的安全风险，安全长城究竟该怎么建才能既支撑业务发展又保障安全？ 在这个注重个人体验的时代，如何提升企业用户的安全体验，让用户自觉自愿的遵从安全管理要求？
随着物品的出库,库存会下降到某一这时库存补充活动必须着手,否则就要缺货,严重影响公司的正常运营,这个点就称为订购点。订购点是来描还何时需要订货’的参量。
将Web与数据库结合起来，使之具有数据库、网络、多媒体和超文本功能，使用户可以在Web图形界面上方便地检索数据库中的数据，从而极大地提高整个计算机系统的性能。
系统可通过各种条件进行单条件检索，如关键字检索、标签检索、组合条件检索等进行查询，也可以组合多个检索条件进行多角度检索，系统将符合该用户数据权限的内容进行结果展示。
ADC （Application Data Center） :指中国移动为集团客户（主要为中小企业客户）按需提供基于移动终端的托管式的信息化应用服务。ADC按照内容、应用与服务的不同面向集团客户收取不同的功能费。ADC可应用于各个行业中小企业的信息化的各个方面，包括:移动进销存、移动OA、移动CRM、移动HRM……
加油站管理系统（2.0版）提升的功能以现有加油站管理系统各项功能为基础，通过优化业务流程、性能、人机交互界面等提升现有系统功能，并增加新的业务功能以适应销售公司新的业务及管理需求。加油站管理系统（2.0版）提升在现有的总部级、站级和卡支付与客户管理系统三个子系统进行提升的基础上，另外增加现场管理与生产监控子系统以满足销售公司现场管理的需求，以及对互联网支付的接入支持。
没有账户，需要注册
本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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