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云安全联盟:企业架构参考指南(2023)

企业数字化安全转型面临着选择、判断和组合的困扰,对组织、技术、人才、管理和业务模型等多方面的有机融合和运转构成了架构,而安全是高效的基础,二者都是竞争力。国内企业普遍在学华为、海尔、格力,同时也在吸收IBM、微软、谷歌、亚马逊等企业的成长模型。CSA编著的本指南是国外大型企业实践经验的总结凝练,是一个与时俱进的参考书。

  • 2023-05-26
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致趣百川:2023医疗数字化转型白皮书-客户洞察与研究

2023 年,我们发现医疗行业对于数字化营销有了进一步的要求,即精细化的营销,而客户画像(HCP360)在其中扮演着至关重要的角色。通过采访众多头部企业营销数字化转型的操盘手、掌舵人,我们走进医疗数字营销的深水区、数字营销核心——客户洞察与研究,其中客户画像(HCP360)是精细化营销的基石。

  • 2023-05-26
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2022中国产业数字化政策看数字科技

产业数字化是指在新一代数字科技支撑和引领下,以数据为关键要素,以价值释放为核心,以数据赋能为主线,对产业链上下游的全要素数字化升级、转型和再造的过程。

  • 2023-05-26
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科技成果赋智中小企业专项行动(2023-2025年)

各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团工业和信息化、发展改革、教育、科技、人力资源社会保障、市场监管、知识产权主管部门,各银保监局,各证监局,各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团工商联,有关行业协会: 现将《科技成果赋智中小企业专项行动(2023—2025年)》印发给你们,请认真贯彻落实。 工业和信息化部 国家发展和改革委员会 教育部 科学技术部 人力资源和社会保障部 国家市场监督管理总局 国家金融监督管理总局 中国证券监督管理委员会 国家知识产权局 中华全国工商业联合会 2023年5月22日

  • 2023-05-26
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泡沫分离技术与应用

泡沫分离技术作为一种新兴的分离与净化技术,广泛应用于工业领域中。本文依据近年来有关泡沫分离的报道,综述了泡沫分离技术的研究进展,介绍了分离过程中操作参数,溶液体系性质,分离设备等因素对分离效果的影响,并介绍了泡沫分离在固体粒子、溶液中的离子分子、废水处理以及生物产品的分离过程中的应用,指出了泡沫分离技术目前存在的问题及发展方向。

  • 2023-05-25
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《数字中国发展报告(2022年)》

为贯彻落实党中央、国务院关于建设数字中国的重要部署,深入实施《数字中国建设整体布局规划》,国家互联网信息办公室会同有关方面系统总结2022年各地区、各部门推进数字中国建设取得的主要成效,开展数字中国发展地区评价,展望2023年数字中国发展工作,编制形成《数字中国发展报告(2022年)》(以下简称《报告》)。

  • 2023-05-25
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智慧校园解决方案(安保、后勤、教学、数据中心)

教育部印发《教育信息化“十三五”规划》提出坚持深化应用。要通过深化应用释放信息技术对教育教学改革和发展的作用。应用是信息技术与教学、管理的结合点,也是教育信息化的生命力;

  • 2023-05-25
  • 阅读396

通信工程应急预案

. 一般事故应立即启动如下应急救援程序 ①.现场第一发现人→现场安全员→现场负责人向所在部门报告。 ②.现场负责人:控制事态保护现场组织抢救,疏导人员。 ③.现场应急救援负责人:组织施工单位、监理部人员进行现场急救,组织车辆保证道路畅通。

  • 2023-05-25
  • 阅读1075
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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2026综合算力全景分析

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