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智慧工厂构建过程中的有效数据整合问题研究

智慧工厂构建过程中的有效数据整合问题研究

  • 2021-10-15
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大数据第1章 大数据概述

大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域,通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此,大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息,也体现在如何加强大数据技术研发,抢占时代发展的前沿。

  • 2021-09-22
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5G行业应用5G最新进展深度解析2020版全球市场篇64页

时间域互动,用户在观看过程中通过主动选择剧情分支可改变剧情发展,从而在时间轴上创造不同分支的内容走向,例如剧情选择; 空间域互动,用户在观看过程中可根据个人喜好,选择观看同一时间不同空间场景的内容,从而获得更加丰富的内容信息,例如视角切换; 事件型互动,用户通过特定行为(例如点击、滑动、长按等)触发视频中的人物、场景、物品等属性信息或关联的视频内容,从而扩展内容的深度,例如画面互动。

  • 2021-07-01
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CSA物联网安全指南中文版

总体概述 1 简介 2 目标 3 物联网对个人和组织的威胁 4 物联网安全部署的挑战 5 推荐的 IoT 安全控制 5.1 分析对利益相关者的隐私影响,并采用隐私设计方法进行物联网开发和部署 5.1.1 隐私设计原则 5.1.2.在设计时考虑到隐私因素 5.1.3 功能与安全的相辅相成 5.1.4 端到端安全 –全生命周期的保护 5.1.5 可见性和透明性 5.1.6 尊重用户隐私 5.1.7 隐私影响评估 5 . 2 用安全的系统工程方法来构建和部署一个新的 IoT 系统 5.2.1 威胁建模 5.2.2. 安全开发流程 5.3. 实施分层安全防护以保护物联网资产 5.3.1?网络层 5.3.2 应用层 5.3.3 设备层 5.3.4 物理层 5.3.5 人员安全 5.4 实施数据保护最佳实践来保护敏感数据 5.4.1 数据识别、分类和安全 5.5 为物联网设备定义全生命周期的安全控制 5.5.1 计划 5.5.2 部署 5.5.3 管理 5.5.4 监控与侦测 5.5.5 修复 5.6 定义并实施本组织的物联网部署的认证/授权框架 5.6.1. API 讨论/API 关键点 5.6.2.身份以及访问管理 5.7 定义组织 IoT 系统的日志以及审计框架 5.7.1 使用网关和集中器 5.7.2 记录数据 5.7.3 传输 5.7.4 安全考量 6 未来努力方向 6.1 标准 6.2 物联网安全态势感知 6.3 信息共享 6.4 软件定义边界(SDP)以及物联网 6.5 物联网环境的隐私性

  • 2021-06-25
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物联网时代的企业管理

物联网已经让最后一个例子成为可能——通过腕带。系统已经在使用中。而且它的市场在不断增长。 客户驱动业务。因此,您的所有业务转换活动都应该以某种方式(直接或间接)关注于改善客户体验。当一家公司的产品被映射到每个用户身上时,它的数字化转型就完成了——或者至少是准备成功了。

  • 2021-06-18
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2019-2020年中国产业互联网指数报告

产业互联网正是这一宏大背景下的新趋势。我们看到互联网浪潮正在席卷传统行业,云计算、大数据、人工智能开始大规模融入金融、制造、教育、医疗、零售、文娱、物流等行业的生产环节中。在金融领域,移动支付、互联网银行、大数据风控让资金精准地在需求者与供给者之间流动;在制造领域,数字化管理和智能生产让几乎任何一种需求、任何一个细分领域的订单都能够被快速、准确地响应。

  • 2021-06-17
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中国人工智能产业专题研究报告

什么是人工智能?   经过超过半个世纪的发展,人工智能已经渡过了简单地模拟人类智能的阶段,发展为研究人类智能活动的规律,构建具有一定智能的人工系统或硬件,以使其能够进行需要人的智力才能进行的工作,并对人类智能进行拓展的边缘学科。涉及到信息论、控制论、计算机科学、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑和哲学等自然和社会科学。

  • 2021-04-28
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我国互联网医院行业趋势报告

经过多年的发展,以及疫情期间的持续发酵,互联网医院已经成为我国医疗体系不可或缺的一部分。医院主导型和企业平台型两类互联网医院到底是协同关系还是竞争关系?各自的发展路径又是什么?行业对于这些问题还没有明晰的答案,但是互联网医院的发展进程却势不可挡。经过多年的追踪以及2020年上半年的深度调研,爱分析推出《2020爱分析.中国互联网医院行业趋势报告》,通过专家洞见、产业一线反馈以及爱分析深度洞察研究,为大家解析互联网医院的发展趋势和路径。

  • 2021-04-23
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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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