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工业互联网助力企业数字化转型-阿里云制造业首席专家周永良(寒柚)

工业互联网助力企业数字化转型-阿里云制造业首席专家周永良(寒柚)

  • 2021-12-01
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科技赋能——南京银行Fintech转型思考

17家分行: 省内全覆盖、省外北京、上海、杭州 ? 173家营业网点 ? 9000余员工 ? 资产规模破万亿 ? 科技人员从50名发展到200名; ? 科技投入增长率每年不低于30%; ? 万平A类机房即将投入使用。

  • 2021-12-01
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数据驱动智慧政务——政府数字化转型之道

在2017年12月8日召开的中央政治局第二次集体学习会上强调:推动实施国家大 数据战略,加快完善数字基础设施,推进数据资源整合和开放共享,保障数据安 全,加快建设数字中国,更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。

  • 2021-12-01
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8.HiTSDB高性...1527392426

为物联网而生-高性能时间序列数据库

  • 2021-12-01
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LoRaWAN广域连接技术-标准应用体会分享

LoRaWAN广域连接技术-标准应用体会分享

  • 2021-12-01
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4G/5G融合网络下基于SDN控制器的流量动态调度策略

针对当前网络资源配置手段难以满足4G/5G融合网络中快速变化的业务需求,本文针对基于SDN控制器的流量动态调度策略机制进行研究,并在网络中开展应用实践探索。首先,在对核心网交换机数据流量、链路数据流量和服务器数据流量分布分析的基础上,评估核心网流量分布的均衡性;然后,基于链路信息评估核心网链路的可用率;再次,结合服务器节点信息和网络拓扑权重评估网络云资源池服务器集群中节点的可用率;最后,结合业务QoS指标来选取可用路径集合,并以时延最小化为目标实现核心网流量转发路径的迭代优化,合理调度网络流量和提升网络负载均衡水平。应用实践表明,该方案能够提高融合网络的平均链路利用率和吞吐率,降低网络拥塞,实现流量的灵活调度。

  • 2021-11-30
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基于物联网流量指纹的安全威胁轻量级检测方法

针对传统物联网深度包流量检测效率过低问题,提出一种基于物联网流量指纹的安全威胁轻量级检测方法。首先采用数据重构的方法获取流量时空数据,然后采用深度学习的方法提取流量数据时空特征(即流量数据指纹),最后采用基于蚁群算法优化的BP神经网络进行流量异常检测和识别。实验证明,使用该算法进行流量异常检测能够避免检测模型陷入局部最优,能够显著提高物联网威胁检测精度。

  • 2021-11-30
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面向节能的神经网络流量预测探讨

5G的节电策略在不同应用场景下可以有多种选择,但准确的业务流量预测始终是其中的关键。为拟合业务流量同时存在季节周期性和短期内可能出现剧烈波动的特性,提出了一种改良的流量预测模型,融合了深度学习LSTM网络模型和指数平滑模型的优势,使整个流量预测在长期预测方面更加稳定可靠。经试验数据检验,改良后的模型对三个试验区域流量的预测相比LSTM的预测结果更精准和细腻。

  • 2021-11-30
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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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