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前瞻产业研究院:智能制造领域产业投资机遇分析报告

2015 年5 5 月国务院发布 《 中国制造 2025 》 , 明确提出把智能制造作为两化深度融合的主攻方向 , 并提出力争通过 “ 三步走 ” 实现制造强国的战略目标 。 第一步 , 到2020 年 , 基本实现工业化 , 制造业大国地位进一步巩固 , 制造业信息化水平大幅提升;第二步 , 到 2025 年 , 制造业整体素质大幅提升 , 创新能力显著增强 , 全员劳动生产率明显提高 , 两化 ( 工业化和信息化 ) 融合迈上新台阶;第三步:新中国成立一百年时 , 制造业大国地位更加巩固 , 综合实力进入世界制造强国前列 。

  • 2021-06-22
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大数据时代高校图书馆智慧服务的逻辑与路径_左平熙

本文梳理大数据环境下高校图书馆智慧服务研究现状,构建了由物质层面、服务层面以及技术层面构成的高校图书馆智慧服务逻辑总体架构,特别研究了高校图书馆智慧服务模式的推进路径,即提出基于Hadoop的高校图书馆大数据挖掘技术支撑体系,为高校图书馆智慧服务提供有力支撑;以智慧检索、智慧挖掘与智慧知识推荐为技术突破点,提升高校图书馆智慧服务的个性化程度;完善包括高校图书馆智慧学科服务、智慧互动服务、智慧移动服务、智慧特殊群体服务以及评价反馈功能的高校图书馆智慧服务机制,重视高校图书馆业务部门的改革重组和智慧馆员的培养等。

  • 2021-06-22
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研报智能制造行业投资全场景解析产品力跃迁下的国产替代及龙头出海

第一差异:本报告不仅聚焦计算机板块,而是覆盖智能制造全产业链,分为:生产设计流程(计算机主覆盖)、制造流程(机械、电新主覆盖)、管理流程(计算机主覆盖) 、运营流程(机械、电新主覆盖) 、工业互联网(计算机、通信主覆盖) 。 第二差异:不仅分析智能制造的基本面情况、空间、份额等情况,同时从投资角度分析各个板块的驱动力、商业模式,横向比较什么板块值得投资,什么类型的公司值得投资、应该关注什么指标。

  • 2021-06-21
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企业数据安全的下一站.从数据资产到数据流安全

数字化时代的全球数据安全挑战 高价值数据不仅是企业资产也是黑产财富的源泉 复杂网络空间下,数据从静态资产变成动态流,我们的防护边界在哪里? 企业数据安全的下一站:基于数据流生命周期的安全防控 以综合治理为中心的“服务、指挥、防护”一体化数据流安全指挥官:数盾 体系核心:数据安全治理中心 来自数盾全新数据安全技术的探索 来自数盾的企业数据安全综合解决方案 从数据资产到数据流安全的思考

  • 2021-06-22
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vi信息泄露.2018企业信息安全头号威胁报告

一、 概述 二、企业互联网资产面临严峻安全考验 (一)网络空间资产端口开放较多,隐患较大 (二)企业服务器需警惕安全漏洞威胁 三、现实案例:脆弱的外网资产或致敏感数据泄露 (一)某快递企业数据泄露 (二)某平价连锁酒店信息泄露 (三)某知名招聘网站信息被出售 (四)Facebook (五)美国社交问答网站Quora (六)某高端星级酒店集团数据泄露 四、“暗流涌动”的黑市交易侵蚀数据安全 (一)暗网为个人信息贩卖的主要渠道 (二)详细的个人信息催生精准诈骗 (三)撞库攻击催化信息泄露裂变式增长 (四)海量的信息泄露滋生了撒网式诈骗

  • 2021-06-22
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思想政治教育大数据研究范式的内涵、特征及应用限度

进入大数据时代,海量数据和智能算法将共同驱动思想政治教育研究范式转型。 大数据 给思想政治教育带来了思维方式、研究内容和研究路径的更新,确保了思想政治教育大数据研究范 式的合理性。 思想政治教育大数据研究范式是一种基本理念、行为规范和实践方法,其基本特征包 括更加青睐全样本、更加注重相关关系、更加突出预测功能、更加注重“自下而上”的知识发现。 当 然,基于大数据的思想政治教育研究范式也有其应用限度,需要警惕“数据主义”陷阱、“技术主义” 陷阱和“数据伦理”陷阱。

  • 2021-06-21
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面向大数据的政府舆情监测分析可视化模型与方案设计

从大数据可视化分析的视角,审视了政府舆情监测分析工作,以 解决新形势下舆情服务质量及效率提升的问题;通过对舆情监测分析主 体、环境、手段、呈现形式的现状进行探讨,设计了政府舆情监测分析可视 化模型与可视化方案;指出政府舆情监测分析可视化概念体系包含机理 层、模型层、应用层、支撑层4个层次;以监测信息为信息分类对象,选取 单指标推动力结构模型为可视化数据结构表达模型;将舆情分析指标设 定为舆情总量、舆情推动力、舆情增速及百分比;通过数学公式将舆情总 量及推动力指标按照维度分解到从节点的推动力、增速与百分比上;将舆 情总量与分解后的一级维度和二级维度进行叠加制定建模方案;选择静 态数据以多视图关联交互为可视化方案的呈现形式。

  • 2021-06-21
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基于DEA方法的中国人工智能上市企业创新效率实证研究

:随着人工智能的不断发展,“智能+”时代的信息技术已经不再局限于人与人之间的连接,而是逐渐演变 为人与物、物与物的实时连接,从而开启万物互联新生代。在能源电力领域,则体现为人工智能技术在泛在电力 物联网中的应用。通过详细介绍人工智能的战略地位与战略意义,分析人工智能技术在电网企业的需求场景、应 用领域以及发展路径,为电网企业发展人工智能技术提供参考。

  • 2021-06-19
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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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