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智慧城市教育公共服务数据治理研究

以数据治理推动教育公共服务体系变革、提升教育质量和效率,是智能时代城市建设的重要发展方向。本研究尝试回答了智慧城市教育公共服务数据治理中的三个基本问题:数据治理的核心主体是什么,治理理念是什么,以及数据治理面临哪些问题。研究提出智慧城市教育公共服务数据治理体系的构建涉及人、环境、技术三个主体,进而指出“以人为本”的城市规划与设计、城市智慧学习环境以及基于“块数据”的大数据治理技术是构建智慧城市教育公共服务数据治理体系的基础主体。在城市复杂系统的作用下,本研究确定了智慧城市教育公共服务数据治理理念的内涵与外延:以推动“数字孪生”城市建设为基本方向,聚焦于人类发展层面、需求供给层面、运转机理层面的核心发展问题。最后,研究分析了智慧城市教育公共服务数据治理中的基本问题,包括当前数据层面的问题、数据治理中的干系人、应用场景、数据收集与处理、数据标准与管理、保障机制建设等。

  • 2021-06-23
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电转氢技术融入分布式智慧能源的应用模式研讨

从电转氢技术融入智慧能源的应用趋势和方式入手,聚焦其与分布式智慧能源系统融合应用的模式和关键点,并结合应用场景对现有欧美实际案例进行梳理与分析研究。同时,研判电转氢技术应用潜力与阻碍。

  • 2021-06-23
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公共图书馆大数据服务研究与创新

现代公共文化服务体系建设和国家大数据发展战略为公共图书馆发展大数据服务提供了方向指引,推动了公共图书馆大数据服务研究向纵向发展。

  • 2021-06-23
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基于网络大数据的公共服务平台助力智慧城市建设项目_李振新

数字城市建设是城市可持续发展的需要,是城市政治与经济发展的需要,是贴合群众生活息息相关的重要建设方针,它提供了全新的城市规划、建设和管理的调控手段,辅助有关政策法规的执行,能够制止猖獗的违规建筑,并避免制约工程招标和房地产建设中的大量弊端。运营商的数据作为城市建设基础数据的主要数据源它不仅涵盖了人们之间互相通信的信息,还涵盖了人们日常生活中网络信息获取的信息,例如活动轨迹及通信社交轨迹为依托从衣、食、住、行、游、购、娱等,它是人们随身携带的移动信息源,最为贴近反应人们日常生活习惯及行为习惯的信息数据。基于这样一个与人息息相关的信息基础数据,如何能够将通信网络大数据与数字城市融合助力智慧城市建设带来了新的课题和思考。

  • 2021-06-24
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孙琦.信息安全管理助推企业信息化建设

守护的数字资产 面临的安全挑战 指定的安全策略 助力企业数字化建设 .上市公司监管及信息披露要求 网信办+工信部+市场监督总局+公安部+ .. =超豪华阵容

  • 2021-06-24
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初探云安全

01 什么是云 02 为什么要上云 03 云安全吗 04 通过Access Key获取阿里云主机权限

  • 2021-06-24
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基于工业物联网的智能工程机械管控平台的设计_周家乐

以工业物联网为核心,综合运用了分布式异构设计,开发了智能工程机械管控平台。该平台主要涵盖WEB服务器(阿里云)、MQTT服务器(阿里云)、操作管理装置(树莓派)、现场控制装置(嵌入式开发板)、电力拖动等执行传感机构以及机械结构的设计。平台可实现工地管理人员对全厂调度优化、工程机械管理、人事管理和远程机械控制,加强了工地的管理控制,降低了整个工地管理成本。同时驾驶员进行远程作业,在保障驾驶员身心安全、改善驾驶环境的同时,降低了工地人力成本。

  • 2021-06-22
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攻防体系之供应链攻击

企业在生产过程中,必须与供应链上的其他企业形成合作关系,而这无疑增加了企业的安全风险。目前,大部分企业都缺乏供应链安全管理,赖志活在分享中特别强调,作为企业需要尽快构建供应链安全体系,要全面加强网络安全检查,摸清家底,认清风险,找出漏洞,通报结果,督促整改,可以对供应商进行安全准入审查,分级找出高风险供应商,对不同风险级别的供应商,采用不同调查与评估策略,对发现的安全问题提出整改建议并跟踪整改效果,持续地监控供应商的安全状况。 1.供应链的起源与趋势 初识供应链安全 供应链的威胁来源 2.供应链面临的攻击面 web站点供应链攻击样例 实战中网络攻击面临的攻击面 供应链攻击案例 企业引入供应链引发的风险 3.如何应对供应链上的威胁 供应链安全体系建设 建立可回溯的资产管理体系 企业防范措施 应对案例

  • 2021-07-06
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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