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数字化转型下.软件定义广域网络如何实现业务安全高效在线访问.苏越

以“新基建”为牵引,夯实经济社会高质量发展的底座基石,对于引燃“十四五”产业动力新引擎、助力数字经 济发展、构建智慧和谐社会具有重要意义。2020年以来,国家关于新型基础设施建设的部署要求更 加密集,政策路线更加清晰,其内涵也更加丰富

  • 2021-04-28
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新基建·智能数字商业基础设施展望.德勤

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,正在释放历次科技革命和产业变革的巨大能量。持续探索新一代人工智能应用场景,将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,催生 新技术、新产品、新产业。作为数字经济转型升级的推动力和新一轮科技竞赛的制高点之一,近年来人工智能被提升到国家战略高度。

  • 2021-04-28
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用Dependency.Track管理软件供应链安全

DependencyTrack 特点解析 ? 自动、持续监测依赖安全性 ? 多种类的漏洞数据库 ? 丰富的可视化功能 ? 持续集成友好 ? 可通过多种渠道发送告警 ? AD/LDAP集成 ? 丰富的API ? DependencyCheck和DependencyTrack的区别

  • 2021-04-28
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云工作负载安全平台助力央企安全上云V2.脱敏精简

云工作负载安全平台(Cloud Workload Protection Platforms)是Gartner提出的一种云上安全的技术解决方案,是一种专门针对云工作负载的方案,和在网络边界上部署安全产品的传统方案不一样的是,云工作负载安全平台部署在操作系统层,因此可以横跨物理机、公有云、私有云、混合云等多种数据中心环境,部署方式更加灵活、防护层面更加丰富,可以实现高效维护云端工作负载安全的目标

  • 2021-04-28
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埃森哲 从模拟时代到数字时代 如何转变业务模式

不断发展的数字世界日益强大,因而面向消费者的企业不得不加快学习步伐。一线管理人员发现,利用数字技术不仅可以实现更具成本效益的工作方式,还能建立更富意义和价值的客户关系。企业可借助多样化的沟通渠道、丰富的客户数据建立新的客户联系,而且务必赶在竞争对手(也许只是一个刚刚出现的对手)行动之前建立这种联系。

  • 2021-04-28
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智能制造六大技术新趋势

人类的伟大在于:很多事情想到就能做到,我们将今天科技的发展现状与昨日科幻电影和小说里的无尽想象对比即可知道。提到智能制造,对它的构想恰恰就或多或少描绘了未来的工业图景

  • 2021-04-28
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智能制造:设计的未来之门

智能制造源于人们耳熟能详的人工智能。它是信息技术和自控生产技术在工业生产领域的伟大成就。智能制造几乎可以与人类历史上前三次工业革命中的机器生产、批量生产和自动化生产相提并论:机器生产使设计从艺术与手工艺中独立出来;批量生产带来了真正意义上的现代工业设计;信息化和自动化的生产方式拓展了设计的外延。可以预期的是,智能制造必将带领设计迈进通向未来的法门

  • 2021-04-28
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用发展的眼光看自动化、人工智能和智能化

新一代人工智能,让连接学派和符号学派也有了交集。阿尔法狗就是典型的例子。我们知道:下棋需要推理。推理的过程在计算机中往往转化成搜索问题。而搜索问题会面临组合爆炸问题。人类高手下棋时,通过对“棋势”的把握(感性认识),来避免组合爆炸。

  • 2021-04-28
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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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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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