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工业大数据分析技术与轮胎销售数据预测

工业大数据是在工业领域信息化应用中所产生的海量数据,作为决策问题服务的大数据集、大数据技术和 大数据应用的总称。首先分析工业大数据4V特性与工业数据的特有特征,以及工业大数据来源;从多源异构工业 数据集成与数据融合方法、工业大数据计算架构、大数据带来的信息安全等三方面论述工业大数据面临的挑战与潜 在价值。探讨了工业大数据分析与挖掘方法,提出了工业大数据平台的计算架构与大数据处理平台,构建轮胎企业 大数据资源中心、大数据分析与决策应用系统。从销售数据分析和宏观数据趋势两个层面进行轮胎销售大数据分 析与预测。采用多个不同领域的销售数据源来解决销售预测历史数据特征空间稀疏的问题,使用 LASSO(The Least Absolute ShrinkageandSelectionator Operator)方法的多任务学习方法来解决高维样本空间的缺点,实验数 据验证能够提升轮胎销售预测的准确率。

  • 2021-06-23
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基于重复数据删除的连续数据保护系统的快速回滚

于重复数据删除的连续数据保护系统可以实现时间点连续的数据保护,可以将数据回滚到任 意的时刻,并且能够很好地降低存储开销,是一种理想的数据备份方式,而如何实现系统的快速回滚严’ 重影响整个系统的性能.根据基于重复数据删除的连续数据保护系统的特点,系统实现了2种数据的快 速回滚方法,并且通过cache对其中一种方法进行了加速.实验显示,2种回滚方式均能很好地实现数据 回滚,并且cache起到了很好的加速效果.针对不同的回滚需求,灵活地选用不同的回滚方式,能够快速 有效地实现数据回滚.

  • 2021-06-23
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江苏数字乡村发展报告(2021)

数字乡村是在“建设网络强国、数字中国、智慧社会”和乡村振兴战略背景下,农业农村信息化的深入系统推进、智慧城市建设向乡村的创新拓展,是信息技术在农业农村各个领域的全面应用和深度融合。报告全面介绍了全球及我国数字乡村发展建设的最新动态,并对江苏省数字乡村建设发展现状、发展亮点以及发展目标和思路等开展了前瞻性研究。

  • 2021-06-23
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防范电信网络诈骗科普分论坛.数字时代下的电信网络诈骗及防范

要坚持以人民为中心,统筹发展和安全,强化系统 观念、法治思维,注重源头治理、综合治理,坚持齐抓共 管、群防群治,全面落实打防管控各项措施和金融、通信、 互联网等行业监管主体责任,加强法律制度建设,加强社 会宣传教育防范,推进国际执法合作,坚决遏制此类犯罪 多发高发态势,为建设更高水平的平安中国、法治中国作 出新的更大的贡献 常见的网络诈骗大全 一切网络诈骗发生的条件,都是信息对称逆转 冒充领导诈骗

  • 2021-06-23
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马军.攻防常态化下的企业安全运营体系实践分享

我们的关注点 信息安全面临的威胁与挑战 安全运营体系建设 攻防常态化提出的要求 攻防常态化下的攻击趋势 攻防常态化安全运营提升的方向 攻防常态化对安全运营的思考 斗象科技攻防常态化安全运营实践 全流量智能分析特点 事件处理流程特点 升级常态化的安全攻防运营体系 实践案例分享

  • 2021-06-23
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主论坛.安全.赋能数据开放.激活数据价值

数字化改革时代的背景 “十四五”规划中,明确要求全面加强网络安全保障体系 和能力建设,切实维护新型领域安全,网络安全、数据安 全保障体系和能力是对国家安全的有力维护。 ?中央明确数据作为第五生产要素 ?打通数据孤岛,进入政府数字化转型时代 ?数字化成为主导国际竞争的关键力量 ?数字经济引领技术变革和产业升级 ?数据安全将上升至法律层面 网络安全态势感知(监管) 新监管态势感知:智能化、实战化 AiLPHA政企智能安全大脑:纵深防御、协同联动 核心价值 ? 整合现有安全资源,构建纵深防御体系 ? 大数据高可用架构,稳定高效灵活扩展 ? 场景化AI安全分析,威胁狩猎精准告警 ? 智能编排决策响应,聚焦实战运营增效 ? 级联管理策略协同,助力集团安管闭环 ? 联动监管风险预警,构建城市安全生态 NGFW WAF APT EDR 处置联动 企业安全大脑 威胁情报 ● 智能分析 ● 攻击研判 ● 处置联动 ● 态势感知 日志审计 数据库审计 蜜罐 NTA 行业专网 行业(集团)安全中心 事件上报 策略协同 风险通告 信息协同 监管单位态势感知中心 事件上报

  • 2021-06-23
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做好新型信息技术发展应用的信息安全等级保护工作

物联网将传感、通信和信息处理整合成网路系统。把物品与互联网连接起来,实现智能化识别、定位、跟踪监控和管理,这必然会成为影响社会稳定、国家安全的重要因素之一 物联网运用大量感知节点(智能设备和传感器),将成为窃取情报、盗窃隐私的攻击对象,而且庞大节点以集群方式连接将对网络通信的依赖更加敏感,对分布式的物联网核心网络的管理平台安全性、可信性要求更高 另外,对数据传输的安全性和身份认证的可信性提出了更高的要求

  • 2021-06-23
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电力控制系统信息安全建设浅析v3.天融信唐宁

最后一次工业革命 横向隔离、纵向加密 典型电力控制系统攻击过程 当前防护体系不足之处 行为基线 黑与白间的抉择 生产控制大区纵深防御的实践 如何构建纵深安全能力 面向电力领域行为基线安全防护体系的意义

  • 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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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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微模块化数据中心机房建设方案

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