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陈凡.数据为核人为本

数据存储:即静态的数据,如存放在硬盘中的设计图,数据库中的客户资料等; 数据应用:即使用中的数据,如打开的Word文档拷贝和粘贴文字信息等

  • 2022-05-23
  • 阅读1668
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Kenny.Yu.SASE构建安全驱动的全球互联

安全访问服务边缘 (SASE) 提供多种融合网络和安全作为 服务功能,如 SD-WAN、SWG、 CASB、NGFW 和零信任网络 访问(ZTNA)。SASE支持分 支机构、远程办公、内网办公 对Internet的安全访问。

  • 2022-05-23
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Himo.Zhu.京东IAST研究及实践

思路:运行时信息标准化,栈信息转化为时序信息,构造trie树,对节点路径签名,生成规则。Himo.Zhu.京东IAST研究及实践

  • 2022-05-23
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华为数字化转型之路

华为是一家超大型企业,华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区展多业态、差异化的运营。 那么,华为为什么要进行数字化转型?华为规划的数字世界是什么样子的?华为如何进行数字化转型?

  • 2022-05-23
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智能工厂

智能工厂、智慧工厂大家都在提及,但是究竟指的是什么,没有人能够真正的说明白,但是目前各个集团型企业申报关于工厂改造提升的时候基本上也都不怎么提及智能工厂,现在大部分提出的都是灯塔工厂。那么问题由来了,智能制造与智能工厂是一码事吗?个人认为其实并不是一码事,智能制造的概念为:将现金的制造技术与现金的信息技术相结合,贯穿于企业研发、采购、生产、售后等各个业务阶段,使各个业务过程具备自感知、自决策等相关业务特性,按照概念大部分集中在于生产执行的部分,因为不管是自感知还是自决策,目前看只能是单点业务的提升。但是智能工厂,个人认为应该是除了部分关键业务点自感知、自决策之外,更多的是管理的协同与透明,另外就是面向市场变化的敏捷度。所以综合来和,个人认为只能制造是智能工厂的其中一部分。

  • 2022-05-23
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大型装备总装数字化工厂MOM系统实施

在智能工厂建设大背景下,生产制造正向数字化制造模式转变,现有分散的多个 MES,已不能支撑制造能力升级与产业发展的需要。为解决上述问题,结合先进信息技术成果,开展新一代生产管理平台——制造运营管理系统(MOM)建设。系统基于端到端的数据流模型,弥补了总装、总调的信息化管理空白,优化业务流程,实现有限资源约束下的自动排程,具备运行态势展示与分析决策能力。

  • 2022-05-21
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图解《华为数据之道》

目录 第1章 数据驱动的企业数字化转型 1、华为数字化转型目标 2、华为数字化转型蓝图 3、华为数据治理历程 4、华为数据工作的愿景与目标 5、华为数据工作建设的整体思路和框架 第2章 建立企业级数据综合治理体系 1、华为管理数据流程 2、管理数据流程与管理变革项目、管理质量与运营之间的关系 3、华为数据治理决策体系 4、华为数据管理组织 5、华为数据全生命周期治理规范与方案 第3章 差异化的企业数据分类管理框架 1、华为数据分类管理框架 2、基础数据治理 3、主数据治理 4、观测数据治理 5、规则数据治理 6、以特征提取为核心的非结构化数据管理 7、元数据管理架构及策略 8、元数据管理

  • 2022-05-21
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《云工作负载防护分享》.字节跳动

一站式 PaaS 平台为用户提供了服务托管能力,实现了服务部署和运维流程的自动化,加速了业务研发和迭代的效率; 但在实际使用过程中,业务仍然存在一些核心诉求。

  • 2022-05-20
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中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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