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大数据智能安全

随着几十年的信息化建设,人类已正式迈入大数据时代,数据成为物质、能源之外的新型资源。 1.三元空间新时代 2.网络空间的挑战 3.深度学习的问题 4.认知计算的方案

  • 2021-06-23
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华为行业数字化转型方法论白皮书

数字化转型势在必行,这已成为所有企业CIO的共识。但在现实中,很多数字化转型计划还是陷入重重困难,其原因大多在于企业内部对数字化转型的认知还不够透彻。尤其是对于那些业务正处于发展和上升期的公司,各个部门的负责人往往认为:我的业务很好,为什么要变?直到现在,同样的问题依旧在困扰着不少CIO。

  • 2021-06-23
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大数据环境下隐私保护与风险管控技术

背景与挑战 现状与热点 成果简介 数据规模、数据复杂性快速膨胀,如何在大数据时代保障信息安全是现实而迫切的需求 各类网络信息系统产生的数据规模越来越大,大量高价值信息隐藏在其中 提高数据共享能力,并以此为基础提升数据的发掘利用水平是不可逆转的发展趋势 数据高度共享、数据有效发掘利用,与数据有效控制、用户隐私保护等安全需求之间存在明显冲突

  • 2021-06-23
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2020年德勤数字化供应链白皮书

受访者持续表示,他们企业面临的最大挑战如何招聘与留住合格的员工。紧随 其后的是客户需求的类别,其中客户不断期望并要求更快的响应速度和更低的交付 成本/定价。 调查显示,20%的供应链领导者认为数字化供应链已经成为主导模式,另外80%预 计在五年内数字化供应链将成为主导模式。

  • 2021-06-23
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中国企业财资管理白皮书:数字化时代企业要构建财资敏捷五大核心能力

2018年5月21日,招商银行与安永在上海联合发布《2018中国企业财资管理白皮书——数字化时代的价值重塑》,该白皮书填补了数字化时代下中国市场企业财资管理的系统性研究空白。招商银行与安永通过与领先企业CFO和财资总监的面对面深度访谈和大规模企业线上调研,依托招商银行在企业财资管理服务领域的深厚积淀,凝聚安永全球专家智库资源,探讨和展望了数字化时代企业财资管理转型的方向和路径。

  • 2021-06-23
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大数据安全人才的选拔与培养2

可视化的价值 专业人才的选拔 培养与商业产出 1996年创建 IEEE VIS(目前已是全球最大的可视化产学研组织),涉及领域众多,主要包括: VizSec, VAST,InfoVis,SciVis,VAHC,VIS4DH,LDAV 主要委员会成员组织:美国国土安全部,国家可视化与分析中心,波音公司,英特尔公司,国防威胁降低机 构,太平洋西北国家实验室。

  • 2021-06-23
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数字孪生城市的智慧化云服务.软通智慧.杨旭青

基于物联网及大数据驱动的“数字皮肤”及”数字中台”技术在新型智慧城市领域的实践 软通智慧是中国领先的智慧城市技术服务和运营商 软通智慧是中国智慧城市行业生态核心节点企业 主要产品线:聚焦城市刚需,专注智慧城市重点领域 新型智慧城市的特点 基于“云管端” 构建万物互联的智慧城市,实现无处不在的感知 用数字孪生理念打造智能城市,加快城市新型治理理念 基于AI(人工智能)技术的事件预判、分发、处理系统 城市仿真,认识和改造城市的重要方法,是城市大 脑的核心组成部分 CityCIM–城市虚实交互平台 城市数字孪生建设的发展路径——以数据为载 体,实现人-物理世界-数字世界的互联互通 以数据为载体,实现人-物理世界-数字世界的互 联互通-镜像城市总体架构(12345模型) 城市数字孪生发展以实现可持续发展为目标,通过技术 和场景的融合,实现城市数字孪生专属的发展目标和观 点 城市数字皮肤(城市智联网),实时感知城市,城市建设的数字 化基础 数字皮肤 智慧共同杆 城市大数据中心 案例

  • 2021-06-23
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智慧建筑兴起,BIM在建筑电气设计中的运用

BIM作为新兴科学技术,已逐步广泛应用于建筑电气设计中,并为其发挥了重要作用,接下来我们学习下BIM在建筑电气设计中的运用。 建筑设计质量随着社会的进步发展而提出了更高的要求,建筑建设中不容忽视的重要部分就是电气设计,建筑物的质量也离不开电气设计的影响

  • 2021-06-23
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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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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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