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干货:云资源安全合规基线自动化检查与配置

区块链引发了世界性的关注,迅速地成为一场全球参与竞逐的“军备”大赛,许多国家认识到区块链技术巨大的应用前景,开始从国家层面设计区块链的发展道路。

  • 2022-04-13
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数据库流行度8月排行榜:Oracle飙升和PostgreSQL绝尘领跑

区块链作为一种底层协议或技术方案可以有效地解决信任问题,实现价值的自由传递,在数字货币、金融资产的交易结算、数字政务、存证防伪数据服务等领域具有广阔前景。

  • 2022-04-13
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混合云环境下基于Zabbix的监控系统解决方案最佳实践

在经历了实物、贵金属、纸钞等形态之后,数字货币已经成为数字经济时代的发展方向。相比实体货币,数字货币具有易携带存储、低流通成本、使用便利、易于防伪和管理、打破地域限制,能更好整合等特点。

  • 2022-04-13
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Gartner:2017Top10科技战略趋势运营体系

我国早在2014年就开始了央行数字货币的研制。我国的数字货币DC/EP采取双层运营体系:央行不直接向社会公众发放数字货币,而是由央行把数字货币兑付给各个商业银行或其他合法运营机构,再由这些机构兑换给社会公众供其使用。

  • 2022-04-13
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“超融合+CMP”的新型私有云方案实践及探索

2019年8月初,央行召开下半年工作电视会议,会议要求加快推进国家法定数字货币研发步伐。比特币技术上实现了无需第三方中转或仲裁,交易双方可以直接相互转账的电子现金系统。

  • 2022-04-13
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核心存储系统升级改造和统一存储监控实现实践分享

短短几分钟内就可以完成现在两三天才能完成的支付、清算、结算任务,降低了跨行跨境交易的复杂性和成本。

  • 2022-04-13
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银行如何基于LinuxONE实现统一的IT基础架构

基于区块链技术,我们可以建立一种联盟链网络,涵盖核心企业、上下游供应商、金融机构等,核心企业发放应收账款凭证给其供应商,票据数字化上链后可在供应商之间流转,每一级供应商可凭数字票据证明实现对应额度的融资。

  • 2022-04-13
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基于开源OPA实现Kubernetes资源安全合规基线检查运维进阶

区块链发票是国内区块链技术最早落地的应用。税务部门推出区块链电子发票“税链”平台,税务部门、开票方、受票方通过独一无二的数字身份加入“税链”网络,真正实现“交易即开票”“开票即报销”——秒级开票、分钟级报销入账,大幅降低了税收征管成本,有效解决数据篡改、一票多报、偷税漏税等问题。

  • 2022-04-13
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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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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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