如何在移动设备中保护企业数据和文件？ 如何发现，并保护在 SaaS 应用中的数据？ 如何保护分享到企业外部的数据？ 如何保护本地环境和云服务中的敏感数据？
情报的力量是非常巨大的，1942年6月的中途之战，美国海军密码学家正确地预测了日本舰队的动向，从而帮助潜水轰炸机找到并摧毁了其中三艘航母。五分钟的战斗可以说改变了第二次世界大战的进程。他们是如何实现这一目标的呢？军事人员根据具体情况收集、转换和分析了各种数据点，并将这些发现付诸行动。不断涌现的持续智能学科力图通过使大部分工作自动化来在当今的商业世界中实现相似的效果。尽管企业还有很长的路要走，但是机器学习、弹性云计算和数据海洋使这个古老的想法比以往更容易实现。
滴滴基于 Apache F 做了大量的优化，也增加了更多的功能，比如扩展 DDL、内置消息格式解析、扩展 UDX 等，使得 F 能够在滴滴的业务场景中发挥更大的作用。本文中，滴滴出行实时计算负责人、高级技术专家梁李印分享了 Apache F 在滴滴的应用与实践。
随着物联网技术的发展，物联网并不仅仅是一种网络，而是一个新的生态环境，它描述的本质是物品和网络连接在一起，并可使用单个或者多个的终端设备对它们进行各种控制和使用。 传统物联网项目开发存在的设备管理成本高昂、架构僵化、系统风险大、投入产出低、开发周期长、落地慢等痛点问题。 北京西岐网络认为，只有在物联网应用平台上，有深度的数据足够多时，才能提前预知物联设备实施运行况，以及潜在的风险，统计分析，提供更好的产品服务和深层次的应用。
物联网是一种计算设备、机械、数字机器之间相互关联的系统，具备通用唯一识别码（UID），并具有通过网络传输数据的能力，无需人与人、或是人与设备之间的交互。
按联网设备的主导形态分为四个阶段：主机、大型机的联网,其体积庞大,运行条件苛刻,专业人员操作且人机界面友好性差；台式机、笔记本的联网,普通人经过培训即可操作；以手机为代表的各类移动设备的互联，无需培训即可操作，界面简单友好；嵌入式智能物件等与日常生活密切相关设备的互感、互联、互通。
人工智能已经无处不在，但目前还是处在弱人工智能阶段，只能解决特定的具体任务类问题；人工智能发展第三次热潮主要源于三个重要因素：计算能力、深度学习算法和大数据的发展。
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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，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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