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智能终端隐私防跟踪技术实践

以数据为中心:? 以信息为中心的IT时代走向了以数据流为中心的时代? 基于数据生存的时代 数据驱动商业:? 数据驱动成为现实? 数字化转型成为企业的核心战略 新常态伴随新风险:? 数据安全和隐私保护能力滞后? 消费者对数据安全与隐私保护的敏感度提高

  • 2021-04-26
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物联网到底有啥用?这几个案例给你答案!

疫情期间,红外热成像测温仪成为公共场所追捧使用的“复工神器”。这一“硬核”防控设备可有效甄别疑似患者,它背后所蕴含的物联网及其相关技术,不仅在疫情期间扮演了举足轻重的角色,也在助力政府实现数字化治理升级

  • 2021-04-26
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基于流量的敏感数据异常访问行为识别方法

为建设智慧民航,提升航空公司运行效率,为旅客提供真情服务,近年来民航企事业单位大力推迚信息化建设,信息系统的种类和数量均越来越多,信息系统中所承载的数据也愈加重要和敏感。旅客信息作为民航的核心数据之一,近年来相关数据量爆发式增长,但是针对旅客信息泄露的网络安全事件屡屡发生。为保护民航旅客信息安全,维护旅客的合法权益,民航各单位针对旅客信息的保护工作压力越来越大。

  • 2021-04-26
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2021中国城市数字经济指数蓝皮书

中国城市数字经济指数蓝皮书(2021)从总体态势、经济复苏、治理创新、区县发展四个方面解读了城市数字化发展的当前现状和未来趋势,呈现了中国数字经济发展的最新图景和未来蓝图。

  • 2021-04-26
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物联网智库官网全新改版上线!独属于物联网人的每日必看

众所周知,碎片化是物联网产业最突出的特点之一。物联网智库自从2016年创新性推出物联网产业全景图谱以来,首次帮助摸清产业脉络。然而作为最重要的万亿级市场之一,物联网产业始终缺乏一个权威的资讯入口,以帮助产业各方洞察。

  • 2021-04-26
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企业数字化转型之路怎么走?产业大数据解决方案为企业助力

随着互联网的发展,企业数字化转型迫在眉睫。根据数据显示,全球1000强企业中有67%都将把数字化转型作为企业的战略核心。对于传统企业尤其是传统中小企业而言,数字化转型已经不再是一道选择题,而是一道生存题。

  • 2021-04-26
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大数据导论2.1.1熟悉大数据的定义

所谓大数据,狭义上可以定义为:用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合。对大量数据进行分析,并从中获得有用观点,这种做法在部分研究机构和大企业中,过去就已经存在了。现在的大数据和过去相比,主要有三点区别:第一,随着社交媒体和传感暴网络等的发展,在我们身边正产生出大量且多样的数据:第二,随着硬件和软件技术的发展,数据的存储、处理成本大幅下降:第三,随着云计算兴起,大数据的存储、处理环境已经没有必要自行搭建。

  • 2021-04-26
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【解决方案】充分利用大数据、人脸识别技术建设新型智慧警务平台

对于公安机关来说,拥有大数据信息化情报分析平台,可以有效的减少警力成本,以最小的警力掌控辖区所产生的信息数据,增强“打防管控服”新型警务模式,维护社会治安的稳定。亦可进行跨省份、跨部门信息流转,共享数据资源,打击不法分子。面对日渐上升的警力成本,以“汗水警务”方式亦或传统式情报管理工具分析及管理情报数据信息,运用新型“智慧警务”平台将大大的提高了工作效率。

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竞争对手分析

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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异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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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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