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基于专利大数据的企业侵权风险预警指标体系研究

以专利文献数据和专利审查数据为载体,以企业经营的 3C 战略模型理论为基础,从市场环境维度、企业 自身维度、竞争对手维度分析专利侵权风险的来源,建立预警理论模型和侵权风险预警指标体系。综合考虑专利 审查要素以及企业经营要素,建立专利侵权风险预警指标体系及方法,丰富和完善专利侵权风险预警指标体系及 工作机制,使得侵权风险预警更准确。

  • 2021-06-19
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基于大数据时代下网络信息安全的防范措施

现代科技的发展推动着各种技术走进人们的生活,计算机技术已经成为社会上最为成熟的一种技术, 其高速的发展带给了人们巨大的生活便利。因为网络本身有着开放性特征,所以需要做好网络信息资源的 安全管理,网络信息安全已经成为社会热点话题。面对大数据时代,这种问题变得更加突出。所以必须做 好网络信息安全管理工作,其对网络安全、信息安全有很重要的意义。本文将展开对网络信息安全管理、 威胁进行研究分析,给出合理举措,促进铁路行业网络信息安全建设。

  • 2021-06-22
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大数据和人工智能在铁路营业线施工过程中的应用研究

随着国企不断深化改革,基于云计算的大数据处理技术和人工智能技术,被越来越多 的应用于处理庞杂资料信息以及海量的数据信息。在工程的施工和经管过程当中,对数据信 息的管理方式和处理手段,直接影响到施工阶段的效力。由于传统工程建设方式难以实现对 全阶段信息进行集成和共享,制约了信息化建设,从而导致设计成果不能得到充分的实现和 应用。因此建立企业大数据基础平台服务施工中的相关环节的需求越来越迫切。本文将结合 大数据和云计算技术的特点,通过容器技术并结合多租户技术的方式将基于云计算的大数据、 人工智能进行融合,对铁路营业线施工阶段的应用进行分析。

  • 2021-06-22
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全球物联网一周动态分析

实业界对物联网概念的热度远不如资本市场和政府,当前的物联网是以应用为主,而且应用增长有保障的领域多数集中在政府投资相关领域,譬如社保、卫生、安防和交通等方面。

  • 2021-06-22
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传感器网络与物联网的发展现状_学术报告_脱密后(2)51

感知中国是2009年我国最重要的国家战略之一,物联网成为当前讨论的最热门门话题。物联网被列为国家五大新兴产业之一,是继计算机、互联网与移动通信之,后的第三次世界信息产业浪潮。传感器作为物联网采集信息的终端工具,体现了物联网人和物之间相融互动的精髓。

  • 2021-06-22
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医学科学数据共享与使用的伦理要求和管理规范(十)大数据产权认定解决方案的建议

数据产权及其归属的认定是数据共享应用权益分配的依据,是可持续数据共享亟待解决的重要问题。 目前,针对医学数据,特别是医学大数据缺乏公认的适当的产权认定解决方案。 认为大数据具备了商品和产权属性。 提出在现有知识产权(包括知识产权)法律框架下,医学大数据产权认定和归属的潜在解决方案。 建议通过法律明确规定个人数据所有权和整合数据所有权。 进而,通过细则为大数据的相应产权提出界定或授权条件。 对于医学大数据,在产权认定和法律规制中应考虑伦理因素,使个人利益与社会公益达到平衡

  • 2021-06-21
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大数据背景下提升财政支出绩效评价数据质量的路径研究

数字社会、数字政府建设是提升我国国家治理现代化水平的重要抓手,而数据质量则是数字社会、数字政府建设的基础工程。作为国家治理体系和治理能力现代化重要组成部分的预算绩效管理,则饱受绩效数据质量的困扰。在小数据模式的主导下,绩效数据在真实性、共享性、多元性和智能化方面存在缺陷,削弱了财政支出绩效评价结果的公信力。海量大数据的多元性、客观性、实时性和连续性特征及其算法技术,有助于提升财政绩效数据的公信力和解释力,并为提高数据质量提供新的思路。大数据可以循整合跨部门数据和社会数据的密度路径,集聚与挖掘历史数据的长度路径,关联与对比技术数据、管理数据、主体数据的宽度路径,以及拓展全生命周期数据与随机数据的深度路径来提升绩效数据质量。为发挥数字化治理在提高国家治理现代化水平中的作用,应该加强数据质量建设与管理的顶层设计,依托大数据思维与技术,在制度规范、组织架构、管理机制和技术方法上着力提升数据质量。

  • 2021-06-21
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互联网中国经济新引擎共103页文档

技术革命始于大爆发,前半阶段是安装阶段,先后经历剧增繁殖期与狂热期,后半阶段是部署阶段,先后经历协同效应期与成熟期。

  • 2021-06-22
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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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