工业4.0下制造业工厂的智能柔性搬运解决方案

德国是全球制造业强国，无论是工业产品质量还是科技含量，都处在顶峰。2013年，德国就提出了工业4.0的概念。那么，什么是工业4.0呢？工业1.0时代，蒸汽机出现，人类创造了机器工厂。工业2.0时代，流水线的产生了通用、西门子等大型工业企业。工业3.0时代，信息化进一步与工业生产相结合。而工业4.0时代，即柔性化、精准化、智能化以及小批量化的工业生产。制造业工厂及企业主应如何适应工业4.0时代呢？

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利用安全模型搭建风控体系

网络安全黑灰产通过技术手段，通常以非正常的技术（XSS、Injections Penestrating等）影响业务正常运行，窃取敏感数据。业务安全黑灰产基于非正常的资源（IP、手机号、身份信息等），通过正常的产品流程，获取利益，影响业务正常运营。

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模型可解释性.在保险理赔反欺诈中的应用实践

模型的解释性,在模型的整个生命周期中具有重要作用。优化方法模型解释,是一种重要的模型badcase分析手段，优化模型效果。可信度模型可解释，提升模型预测结果的可信度，进而影响推广使用。指导性模型可解释，对业务开展和决策具有明确的指导性作用。然而,由于算法模型本身的黑盒属性,预测结果难以解释。

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滴滴出行智能控制平台的研究与探索.

01滴滴的风控场景 02赋能全球的风控技术体系 03智能风控平台的探索演进 04我们遇到的挑战 05风控平台当前的建设情况 06实践经验与心得

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风控技术如何助力抖音春晚红包的安全大考

业务耦合风控与业务是强相关的，需要足够了解业务流程才能给出最佳方案，且有时需要修改业务流程。长期博弈风控本质上是个博弈游戏，攻防双方会不断务流程才能给出最佳方案，且有时需要修交手，攻击者希望通过各种手法的变化来获改业务流程，获取利益。短板效应所有安全类业务都有一个共同的特点，有短板效应，攻击者只会攻击你的短板。叠加效应具风控领域的多种打击手段是可以叠加的，可以应用多个团队的手段。

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从合规到战略风控的数据安全治理

（1）数字经济的跨国发展竞争日趋激烈:从基础设施到生态应用等（ 2 ）围绕数据资源的国际争夺大幅延伸:从投资审查、出口管制到市场竞争等（3）针对数据安全的治理力度持续走强:从欧盟GDPR、非个人数据自由流动条例，到美国云法案、受控非密信息（ CUI）制度，再到日、韩、印、新、南非等地区的新一代数据立法等，数据安全的规则博弈不断升级。

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超级大数据技术积极助力金融业务安全.

01-金融业大数据技术应用情况 02-大数据风险管控的机遇和挑战 03-大数据风险管控能力建设 04-智能风控体系建设 ”数字化转型”=科技+金融技术上,大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术推动了科技与金融相互融合、相互渗透,开启了波澜壮阔的商业变革和金融创新。场景上,金融生态被"颠覆、融合、创新”, 互联网公司依靠平台力量构建生态圈,传统银行业"破局”要求“数字化转型”, 用数字思. 维和手段重塑业|务和服务流程.

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网络安全工程师创新能力培养体系的研究

创新能力是当代工程师的基本特征，也是卓越工程师卓越的重要标志重点探讨了网络安全工程师创新能力及其要素创新能力如何培养等问题，并从制定培养网络安全工程师的人才培养日标及培养标准入手。提出了以工程实践能力和创新能力为核心的网络安全工程师创新能力人才培养体系。具体研究了适合于培养网络安全工程师创新能力的“多方协同”商人的人才培养模式、以“能力中心”为导向的人才培养机制、制度环境、国际化交流平台和校园文化等.通过教学实践表明，该培养体系切实可行，在我校网络安全卓越工程师培养中取得了良好的效果。

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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，

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