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5G与数据治理全球态势

一、新一代信息技术及其相关机遇和风险态势 二、数据治理新维度:2018年ICDPPC《人工智能伦理与数据保护宣言》 三、数据治理新框架:2019年欧洲委员会《人工智能与数据保护指南》 四、数据治理新挑战:2019年《布拉格提案》 五、数据治理中国路:从政策战略到法律规范

  • 2021-06-25
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大数据时代档案学专业高等教育的变革与创新_金波

大数据时代,档案数据急剧增长,档案类型复杂多样,社会信息需求广泛多元,对档案工作理念、档案资源体系、档案管理模式和服务方式带来巨大冲击。作为向社会和档案部门输送人才的档案学专业高等教育,同样也面临着转变教育观念、改革教学内容和课程体系、创新教学方式和培养机制、改善教育生态等方面的挑战与变革。

  • 2021-06-26
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智慧城市中的应用与数据安全

安全概述 物联网的风险 大数据的风险 移动互联的风险 人工智能的风险 人工智能的风险\ 人工智能的风险

  • 2021-06-24
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物联网距离和业务特征结合的频谱接入方法

云安全体系的出现标志着病毒检测和防御的重心从用户端向网络和后台服务器群转变,针对云安全体系 环境,基于经典 SIR 模型提出了一种新的病毒传播模型(SIR_C)。SIR_C 在考虑传统防御措施以及蠕虫造成的网 络拥塞流量对自身传播遏制作用的基础上,重点分析了网络中云安全的部署程度和信息收集能力对蠕虫传播模型 的影响。实验证明 SIR_C 模型是蠕虫传播研究在云安全环境下有意义的尝试。

  • 2021-06-26
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在野0day揭秘威胁情报感知发现APT攻击

60追日团队专注APT等高级威胁的研究,致力于发现和披露更多的APT组织或行动,截至目前已经发现三十多个APT组织。边亮在演讲中介绍到,近期360追日团队观察到的APT攻击覆盖着全国30多个省市,发现各类免杀木马数十种,覆盖Windows、Mac、Android、Linux平台,均是涉及针对政府、科技、教育、军工、能源和交通多个领域的定向攻击。网络攻击可以从任何一个薄弱点发起并已逐渐自动化和智能化,安全响应速度要求越来越快,但面对海量安全事件,人力无法及时有效地分析处理。 基于云端大数据,利用大数据分析挖掘、高级威胁沙箱检测、机器学习及专家分析构成的威胁情报,可以有效的协助完成完全事件的定性与溯源。在演讲中,边亮还分享了追日团队捕获的在野0day漏洞、噩梦公式二代漏洞、双杀漏洞的案例以及著名的摩诃草APT攻击组织。 全球在野0day攻击趋势与挑战 基于大数据的高级威胁感知技术 自主捕获的0day和APT攻击案例

  • 2021-07-06
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安全事件的发现.分析.响应及取证

APT时代,“我们是否已被入侵,敏感信息是否已泄露”,是CEO们越来越担心的问题。第一时间发现入侵事件,评估影响,合理应对,是企业安全部门的职责。如何利用技术手段解决企业安全部门的困难,消除CEO们的担心?周宏斌先生以自己公司实际遇到的一次攻击事件为例,向在场的观众分享了他们对此次攻击事件的发现、分析与应急处理的过程。 生活中的故事 网络中的案例 兰云的实践

  • 2021-07-08
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大数据背景下图书馆的数据存储策略优化研究

在大数据时代,数据的爆炸式增长对图书馆数据存储能力提出了严峻的挑战。论文立足于图书馆数据存储 的实际操作层面对大数据存储的可能性路径以及现阶段图书馆进行大数据存储的适用方案进行探讨,认为图书馆有责 任尽可能多地存储数据。对于非重要数据可利用云系统进行外挂存储,对于一般数据可通过构建图书馆联盟来实现馆 际互借,对于特色数据可采用馆内存储,并用大数据压缩技术来提升存储空间,从而缓解大数据对单个图书馆存储能力。

  • 2021-06-24
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大数据分析在企业信息安全中的最佳实践

1、企业信息安全发展规划 2、数据安全,是企业发展的核心 3、技术实现 4、产品选型 5、架构部署 6、模型案例分析-安全防护模型 7、迎接新的挑战

  • 2021-06-22
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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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随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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