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数字经济发展面临的挑战及有关建议

数字经济成为全球经济发展的新引擎,世界主要国家大力发展数字经济拉动经济增长,我国高度重视数字经济发展并出台系列政策举措。数字经济发展迅速,为经济增长提供了新动能随着新兴技术的应用、网络边界的扩展.数据責源的增长等断趋势,数字经济发展也面临的传统产业数字化升级步伐缓慢.关键信息基础设施面临网络攻击.隐私泄露数据滥用防护难度加大、新技术安全风险不断涌现等挑战,提出统筹传统产业数字化升级,加强关键信息基确设施系统防护、多措并举加强数据保护.拓展面向新兴技水的应用评估等有关建议,为数字经济高质量发展提供支撑.

  • 2021-07-12
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“云大物移智”与泛在电力物联网融合的安全风险分析及安全架构体系设计

“云大物移智”与泛在电力物联网融合的安全风险分析及安全架构体系设计

  • 2021-06-28
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中国TMT报告

TMT,是电信、媒体和科技(Telecommunications,Media,Technology)三个英文单词的首字母,整合在一起,实际是未来电信、媒体\科技(互联网)、信息技术的融合趋势所产生的。

  • 2021-04-17
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审计全覆盖驱动下大数据审计平台构建研究_刘国城

大数据技术的发展改变了传统审计模式,拓展了审计的范围和领域,为国家大数据审计工作注入了活力。审计全覆盖赋予了国家审计新的使命,也对大数据审计平台的建设提出了新的挑战。在审计全覆盖总体目标驱动下,大数据审计平台的建设与创新工作尤为重要。文章结合云计算相关技术,运用较为成熟的Hadoop系统,尝试建立审计全覆盖驱动下的大数据审计平台,并从大数据审计平台构建的需求、理念和策略三个方面进行分析,将大数据审计平台分为数据中心、采集、预处理、分析和可视化五个系统,以此探索有效的审计新路径、新方法,以期为审计全覆盖提供技术基础,为未来大数据审计工作的开展提供理论支持。

  • 2021-06-21
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大数据思想政治教育研究热点与前沿动态分析_——基于CiteSpace的数据分析

大数据时代思想政治教育创新发展需求,使得对于大数据思想政治教育的研究逐渐成为了学 术热点。运用 Citespace 可视化技术,对中国知网(CNKI)2013-2019 年期间的 1065 篇期刊文献进行研 究,可探明该研究领域的研究现状、研究热点和研究前沿。研究表明 :大数据思想政治教育研究文献数 量虽整体呈上升趋势,但高质量研究成果占比较低 ;研究机构分布广泛,但缺乏持续关注 ;大数据时代 推动高校思想政治教育的创新及寻求二者的价值耦合是其研究热点和趋势。深入大数据思想政治教育研 究,需精准价值契合、优化教学内容、强化隐私保护

  • 2021-06-21
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基于云计算的电力服务大数据共享系统设计

对于数据共享过程中出现的干扰数据影响,基于经典粗糙集理论共享系统和基于传统关系 数据库技术共享系统存在共享效率低的问题,提出基于云计算的电力服务大数据共享系统。根据 云计算电力服务大数据的特征,设计系统结构,选择 PIC18LF6680型号微处理器处理云计算环境下 的数据,使用 DS1820 型号传感器将数据传输到系统之中。计算互补判断矩阵一致性指数,得到最 优共享结果。利用自适应检测算法,剔除干扰数据,完成数据共享。由实验结果可知,该系统共享 效率最高可达到 99%,为保证电力服务大数据快速共享提供帮助。

  • 2021-06-21
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中国企业数字化战略全球领先

中国以技术为重点、以创新带动的经济增长正在取得成果。坚持不懈的技术发展正带来更多改变和颠覆,技术在改变很多行业的同时,也会产生新的商业挑战,带来新的商机。领导人必须着眼未来,预见技术对体制的不利影响。对人才和创新的长期投资以及加强网络安全、隐私和数据系统将有助于企业面对颠覆性力量时保持灵敏、活力及弹性。创新不仅被用于吸引资本,也被用于解决中国和世界面临的多维度挑战,从而扩大正面的社会影响。

  • 2021-04-27
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工业互联网数据安全分类分级防护框架研究

通过对工业互联网数据面临的主要问题和风险进行分析, 并对适用于工业互联网数据安全的防 护技术进行研究,提出从通用安全防护、分类安全防护、分级安全防护三个层面构建的工业互联网数据安 全防护框架,将系统防护与数据防护、动态防护与静态防护、管理要求与技术支撑相结合,解决不同层次 的安全问题,为有效提升企业工业互联网数据安全防护能力提供借鉴思路。

  • 2021-04-20
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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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