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大数据安全风险与挑战

各级政府、主管部门、上市公司、 企业集团、外资公司都将基于大数据分析平台优化其决策。大数据分析能力逐渐加强,传统市场研究行业、证券研究所、产业链咨询机构将逐渐消失。银行都将基于企业大数据平台开展银行直销业务,同时按照产业链金融服务事业部模式开展业务。

  • 2021-04-26
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信创产业深度研究:204页报告深度解析信创产业全景图

华泰证券(华泰计算机)发布的204页深度报告《“信创”(信息技术应用创新)研究框架.pdf》,报告共包含如下五大部分,希望对您有用:1、产业概况:发展背景、推荐节奏、疫情影响;2、产业全景图:终端、云计算全栈架构图、产业链全景图;3、核心环节:CPU、OS、数据库、中间件、办公套件、安全保密;4、主要集团布局:CEC、CETC、华为;信创产业发展史是一部国内基础软硬件企业成长史。疫情之下,信创产业是名副其实的 “新基建”,政府有望加大投入。

  • 2021-04-25
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VMware虚拟化实施方案

VMware虚拟化实施方案 在本期项目中,将遵照规划和架构设计进行项目实施。本实施方案不涉及具体操作步骤和细节配置,而主要针对项目实施的过程进行控制。预计的实施步骤如下: 1.准备阶段 准备阶段是为项目的实施搜集各方面资料和必要的工具,同时也包括双方参与实施人员的确定。准备阶段主要内容如下; 软件介质准备,包含项目涉及的所有软件产品介质,如果是项目内采购则由卖方准备,如采用用户现有的软件则由用户方提供,主要的介质包含

  • 2021-04-25
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数据中心内部虚拟机三层动态迁移

传统的数据中心网络技术,STP 是二层网络中非常重要的一种协议。用户构建网络时, 为了保证可靠性,通常会采用冗余设备和冗余链路,这样就不可避免的形成环路。而二层网络处于同-个广播域下,广播报文在环路中会反复持续传送,形成广 播风暴,瞬间即可导致端口阻塞和设备瘫痪。因此,为了防止广播风暴,就必须防止形成环路。这样,既要防止形成环路,又要保证可靠性,就只能将冗余设备和冗余链路变成备 份设备和备份链路。即冗余的设备端口和链路在正常情况下被阻塞掉, 不参与数据报文的转发。

  • 2021-04-20
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大数据:简述 Lambda 架构

Lambda 架构分为三层: 批处理层(batch layer),加速层(speed layer),和服务层(serving layer)。 它结合了对同一数据的实时(real-time)和批量(batches)处理。

  • 2021-04-22
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如何实现云计算网络纵深防御体系

Azure DDoS防护:保护应用程序免遭分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。

  • 2021-04-21
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洞察威胁全面保护MicrosoftThreatProtection侦测调查的威力

勒索病毒产业链 攻击链条解析 在整个攻击链条中提供保护 Microsoft Defender Advanced Threat Protection Demo -MDATP 攻击内幕 Demo -MTP

  • 2021-04-21
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大数据的前世今生:诞生、发展、未来?

大数据的前世今生:诞生、发展、未来?大数据是前几年特别火的一个话题,但是近两年被人工智能取代了。今天,我就跟你聊聊大数据的前生今世,大数据是怎么诞生的、怎么发展的,将来会是什么样。

  • 2021-04-21
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

  • 阅读796
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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