德国“工业4.0”强调通过信息网络与物理生产系统的融合，即建设信息物理融合系统（Cyber-PhysicalSystem,CPS）来改变当前的工业生产与服务模式。美国GE公司倡导的“工业互联网”,则强调通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，来重构全球工业。
该平台是互联网+工业设备管理的产物，是信息化与工业化的深度融合，对于拥有高价值资产的发电企业来说，设备维护已不再局限于成本范畴，更成为获取利润的战略工具。作者结合自己多年的实践工作经验，就当前发电企业设备管理中存在的问题进行了研究和分析，通过大数据技术在发电企业设备全寿命周期管理平台的应用实施，希望给发电企业的设备管理工作提供借鉴。
性能提升：支持IO多线程，主线程在epoll_wait收到事件响应后暂不立即处理，而是把job平均分发给io线程和worker，io+worker多线程进行读取数据和协议解析。性能大大提升，如下是QPS能力。 安全能力：SSL加密访问，通过tls-port提供加密访问，6379和tls-port同时提供不同类型访问？ 新的acl权限管理控制机制，可以对单个命令、子命令、某一类命令（如读、写命令）授权，可以对访问数据key授权
MSE ：是一个面向开源微服务的一站式平台，包含治理中心、托管的注册和配置中心，致力于提升微服务的开发效 率，保障线上稳定和高效运维。
专属钉钉+阿里云安全灵活组合：通过IDaaS， MDM，DLP， SD-WAN等AI方式来做零信任安全例如身份强认证，动态授权， 而不是放入内网就不管了。 满足政企等级保护，分级分域，数据不落地，边界隔离，信创，国产密码要求。 钉钉移动+阿里云，满足即时通讯，音视频会议，性能可以轻松支撑数万用户远程办公， 此类解决方案价格更低，节省固定投资，免去了复杂的运维。
？ FaaS + 容器镜像帮助业务更快、更早地体验 Serverless 优势 ？ FC 新增 tracing 功能，形成可观测性完整套件 ？ 未来 FC 会和云原生生态更紧密结合，进一步简化应用的 Serverless迁移、可观测、分享以及复用
当前大部分数据中心的运维安全依赖于富有经验、训练有素的运维团队，部分成熟的数据中心已经开发出完善的运维流程和培训体系，并用以减小偶发事件及人员变动对运维安全的冲击，少数先进的数据中心已经在寻求通过数字化、智能化手段来保障数据中心运维安全的可持续性。本白皮书划分了从传统运维到智能化运维的5个阶 段
1. 使用 PaaS/IaaS 实现更快的业务交付（通常使用云服务）。 2. 更安全地变更基础设施，降低风险。 3. 安全管控、合规管控更方便。 4. 使用各类基础设施有一致的体验（云上，云下，甚至不同的云）。
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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，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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