背景/ BackGround 愿景/ Vision 定位/ Property 组织/ Organize 重剑无锋师傅给我们介绍了本次明湖安全沙龙的背景、愿景、定位、组织及议程进行了介绍，最后重剑无锋师傅感谢了所有嘉宾、赞助商、广大技术爱好者，以及预祝大家度过一个愉快的下午，结交朋友、满载而归。
便携式设备技术 多租户 开放接口 消费者 管理 合作伙伴 开发应用 多管辖权 人物/地时间 地点网 络 上一些家 喻户晓 的企 业 都是通 过 ？掘其用 户 生成的信息并将 这 些信息 转换为业务优势 而取得 成功的。 ” 数据呈 现 的亮点， O’Reilly Strata Jumpstart 2011 大会 ! “ 总 体来 说 ， 最重要的 问题 是缺乏安全 观 和服 务级 ？ 协议 （SLA） ， 45% 的受 访 者提到 这 一点。
业务安全的定义与边界 业务安全的主要两大部分 业务安全视角差异与创新方向 业务安全视角差异与创新方向
IDaaS身份基础设施作为零信任架构的关键支撑，围绕IDaaS平台建设，中通快递安全开发负责人朱颖骏针对如何快速实现交付基础业务、帐号安全合规如何保障、用户中心业务域如何划分、企业身份云平台如何建设，深入浅出的介绍了中通在IDaaS平台建设过程的一些经验。
企业安全的新形势 企业安全的新思维 企业安全的新举措 总结 企业信息安全进步 ？ 信息安全规范普及 ？ 安全设备广泛使用（IDS,IPS,FIREWALL） ？ 信息安全培训普及 ？ 信息安全体系完善（安全开发，运维安全，IT安全基线）
典型的图像压缩方法是不可微的，与基于梯度的对抗性图像生成算法不兼容社交平台上的压缩方式是自定义的而不 是标准的压缩算法，对于用户未知.
网络的普及和电子商务的发展改变了人们信息获取以及消费的方式 ．Ｗｅｂ 已经成为大多数人 获取信息的重要来源 ．与此同时 ，互联网信息质量问题也逐渐凸显 ．Ｗｅｂ 中存在大量过时 、错误 、虚假 、 片面的信息 ．其中 ，不同网站为相同对象提供冲突信息的问题尤为突出 ．如何从这些冲突信息中找到正 确信息成为亟待解决的问题 ，这类问题又被称为真值发现问题 ．通过对现有真值发现问题解决方法的调 研 ，发现现有方法均未考虑数据源分类可信性差异对真值发现的影响 ．因此 ，提出基于数据源分类可信 性的真值发现问题 ．提出 ２ 种方法探测数据源分类可信性差异 ，并采用贝叶斯的方法迭代计算数据源分 类可信性和属性值准确性 ．另外 ，通过考虑数据源覆盖率和对象难度对真值发现的影响 ，进一步提高真 值发现算法的准确性 ．一个真实数据集的实验结果表明 ，所提方法可以显著提高真值发现的准确性 ．
利用大数据技术推进思想政治教育智能化发展是信息时代解决思想政治教育实效性 问题的有效路径。大数据思想政治教育模式以其科学性、前瞻性、时效性、主体性以及个性化的 内在属性，突破传统思想政治教育模式的局限。思想政治教育学科的内在规定性、人的思想成长 的实践性规律以及智慧校园的创建，为大数据思想政治教育模式的构建提供了可能性条件。确 立和培育大数据思维是构建大数据思想政治教育模式的观念准备；通过技术创新和制度创新，建 立大数据思想政治教育联动协同的运行机制，是大数据思想政治教育模式的实现形式。
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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