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企业安全风险可视与评估

如今企业计算环境,几乎所有的传统技术都已发生改变 过去十年漏洞数据 安全风险的挑战 理解安全风险是基本的价值命题 CISO都需要面对的4个问题 分析优先级的重要性– 缩小范围 如何做到风险智能分析与关联? 聚焦真正的安全风险 发现真正带来风险的问题 Tenable公司 遍布全球27,000企业客户 援引

  • 2021-06-22
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2019-2020年工业互联网平台专题报告

从全球来看,各国高度重视工业生产模式创新,工业互联网平台前景广阔。 。近年来全球各国纷纷提出工业革新相关战略规划,如德国工业 4.0、中国制造 2025 等。而集成“云大物智移”等技术的工业互联网则成为主要发展方向。据统计,2018 年全球工业互联网平台市场规模为 33 亿美元,预计2023 年将达到 138.2 亿美元,复合增速超过 30%。

  • 2021-06-22
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2019全球智能制造科技创新50

导语 报告亮点 产业图谱 当今世界下的制造业 中国,美国及研发领先者 什么样的制造是智能的 智能业转向智能主要驱动因素 中国上市制造企业盈利能力与流动性水平 工业机器人 – 智能制造之臂 增材制造 – 未来是敏捷的 机器视觉 – 人工智能助力制造业 工业4.0下制造业的未来

  • 2021-06-22
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论大数据时代的个人数据权利

论大数据时代的个人数据权利,个人对数据享有的权利范围

  • 2021-06-22
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2018年汽车后市场互联网养护平台发展研究报告

本报告对汽车后市场养护行业的定义,仅包括汽车保养、快修、美容等轻保类服务,不包括大型修理服务;且主要分析通过互联网技术手段实现的汽车后市场交易服务,不包括传统的线下实体交易;汽车养护行业总体市场规模计算中,仅包括针对C端消费者轻保类服务市场规模,不计算针对B端的市场规模。

  • 2021-06-21
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精选2021年电解液龙头天赐材料公司成本优势分析报告

以日化业务起家,围绕精细化工品打造锂电池材料和日化两大业务板块。公司成立于 2000年 6 月,成立之初以有机硅和个人护理品为主业,2007 年开始进军锂电池电解液行业,目前已经形成锂电池材料和日化产品两大业务板块。其中锂离子电池材料主要包括电解液、磷酸铁;日化材料和特种化学品,主要包括卡波姆、表面活性剂、硅油、水溶性聚合物、阳离子调理剂、有机硅、橡胶助剂材料等。

  • 2021-06-21
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智慧建筑能缓解你的生存焦虑

城市基础设施是城市经济发展和社会发展所必备的硬件,为城市的发展提供保障。现如今,疫情在全世界爆发,对城市基础设施的承灾能力带来一系列的挑战与机遇。

  • 2021-06-18
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物联网卓翼智造科技有限公司TWS耳机等物联网产品生产项目/环境影响报告表

卓翼科技表示,公司扎根于电子制造 10 多年,已发展成为效益驱动型的一站式智能终端产品、智能制造软硬一体化整体解决方案提供商,产品覆盖了3C、智能硬件、物联网、工业机器人、光电显示等多个领域。通过本次协议签署,各方将达成战略合作伙伴关系,有利于合作双方整合和发挥各自资源优势,在智能制造方面展开深度合作,实现优势互补、互利共赢,符合公司的整体战略布局。若后续具体项目落地,将促进公司的业务发展和产品延伸,进一步提升公司的可持续发展能力和核心竞争力。 公开信息显示,卓翼科技今年3月导入了华为智能手机业务,同时增加了多个IOT产品生产线,订单量大幅增长,现有产能无法满足日益增长的订单需求。公司此次在武汉布局智能制造项目,有助进一步增加公司产能,解决公司产能不足的问题。

  • 2021-06-16
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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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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