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数字政府建设研究与思考

基于目前信息化发展水平,数字政府已逐渐成为一种新兴的政府运行模式,为提高政府内的协同办公水平和面向公众的政务服务体验提供了强有力的发展引擎。纵观各地的数字政府实践经验,结合政府的各项职能,构建数字政府“五横三纵 ”的基本架构,以数据要素为驱动,以业务流程为抓手,创新政府运行方式。在此基础上,结合宏观的发展趋势与先进省(市)的数字政府建设示范,提出促进未来数字政府发展的意见和建议。

  • 2022-01-04
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一文get边缘计算网络主动安全防御与技术短板

边缘计算网络是指在靠近用户或物联网、数据源头侧,融合网络、计算、存储和业务核心能力的边缘侧大数据计算网络新范式。边缘计算网络是在云计算和物联网两个领域的共同发展推动下产生的,其核心是面向智能传感设备产生的海量上行监测采集、下行决策控制大数据,通过边缘侧大数据存储计算,解决集中式计算效能、性能低下的问题。与传统云计算网络相比,边缘计算网络终端类型更丰富、数据实时交互更频繁、传输网络技术体系更复杂、业务系统智能化互联程度更高。然而,边缘计算网络泛在、开放特点将网络安全风险传导至系统各业务环节,面临着严峻的安全防护挑战。本文围绕边缘计算网络的高实时、高连续性要求,面对边缘计算网络混成特性和新型网络攻击特征不确定性双重约束,归纳边缘计算网络在攻击未造成严重损失前对网络攻击实施检测、规避、诱骗、控制等主动防御技术现状,从终端域、数据域、网络域、系统域四个层次分析现有技术面临的安全挑战与迫切的研究趋势。

  • 2022-01-03
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边缘计算产业现状与发展建议

随着5G商用,以及IoT和AI的发展,边缘计算的规模和业务复杂度显著增加,边缘实时计算、边缘实时分析和边缘智能等新型业务不断涌现,对边缘基础设施的效率、可靠性和资源利用率有了更高的要求。如何结合云计算发展趋势,打造边缘基础设施成为一个新课题。梳理了边缘计算发展现状,包括边缘计算产业规模、国际国内的电信运营商在边缘计算领域的试点工作,讨论了“多云混合”对边缘计算的影响,分析了边缘计算存在的问题和挑战,并结合项目实践给出了相应的发展建议

  • 2022-01-04
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基于机器学习的数据中心参数自动优化关键技术研究

随着大数据、云计算等技术的高速发展,数字经济已经成为我国经济发展的重要战略,高密度数据中心作为承载技术与产业的实体,是传统工业向信息化转型的关键“新基建”。因此,对数据中心的全方位优化部署成为了从业者的迫切追求。衡量数据中心性能的标准即为可定义、可量化的一系列数据中心关键参数。本文希望研究利用机器学习算法进行数据中心参数自动优化的典型关键技术,特别是研究聚焦在“基础设施层”和“服务器层”等核心参数的具体优化方法,以形成数据中心参数自动优化的设计路径。

  • 2021-12-30
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网银云交换平台

公司基于全球运营商的二层专线网络,运用SDN/NFV/DPI等技术构建一张全球overlayer的网络,可以提供全球专线、云连接、全球组网、应用加速等功能,广泛运用于混合云连接、云访问加速、多分支机构互联,跨境直播加速、跨境视频会议加速等业务场景。

  • 2021-12-30
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5G定位技术研究综述

连续广域覆盖、热点高容量、低功耗大连接和低时延高可靠是第五代移动通信技术(5G)四大主要技术场景. 移动台的位置信息不仅是新业务的需求,更能有效应对5G新业务在流量密度、连接数量、超低时延、高可靠性、高移动性上面临的挑战. 针对面向5G的定位技术研究展开综述,并对定位技术涉及的主要方向进行了分析.

  • 2021-12-30
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5G专网场景需求与关键技术分析

专网通信技术从窄带模拟集群通信、窄带数字通信,逐渐向宽带数字集群通信发展,能够支持语音集群、视频调度、移动图像等业务。由于行业特点鲜明,规模较小、投资分散,专用设备及终端价格高,因此进入壁垒较高。传统专网技术、业务、产品迭代速度较慢,整体处于2G水平;部分行业,如政务、公安、电力、石化、铁路等已应用4G LTE专网。随着大数据、物联网等技术和工业互联网、车联网发展,LTE及Wi-Fi无法满足对安全性、可靠性、可控性、低时延、抖动、连接密度、速率和定位精度等性能要求更高的专网场景。[

  • 2021-12-30
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联邦生态:从联邦数据到联邦智能

针对大数据时代广泛存在的数据孤岛问题,从整体入手,提出了联邦生态的基本框架,并探讨了其结构和运行机制。联邦生态以数据隐私可控为前提,以区块链技术为支撑,以联邦智能为驱动,借助联邦控制实现数据联邦化,通过联邦管理实现服务联邦化。为打破数据孤岛问题,联邦生态充分发挥了大数据和人工智能的潜力,进而为实现联邦智能提供了一种新的思路。

  • 2021-12-30
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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