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一文看懂云计算安全和安全模型的技术趋势

目前对云安全划分最细的应属云安全联盟的控制矩阵。云安全联盟控制矩阵已经迭代到了4.0版本,共划分17个控制域,197个控制点,涵盖了跟云相关的网络安全、应用安全、数据安全、管理安全等各个方面。要比较全面的探讨云安全,可以参考云安全联盟的控制矩阵。

  • 2022-01-08
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云计算环境下安全关键技术研究

云计算已发展成为大数据应用、跨平台应用的主要解决方案,而虚拟化、大规模、开放性等特征,带来了更多安全威胁和挑战,通过分析云计算安全防御模型架构,分别对云计算安全的技术特征、运行特征、保障模式等方面进行了研究,提出了云计算安全能力软件定义、保障服务化、服务智能化、防御动态化等关键技术,支撑云安全防护灵活部署、高效保障、快速响应,提升云计算环境多样化安全需求的响应能力,以及强对抗环境中云计算持续服务能力。

  • 2022-01-08
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一文了解前向纠错编码FEC在传输协议中的应用

先说下为什么要写本文,FEC(Forward error correction,前向纠错[码])本身,绝对不算一个新概念,即使是FEC在传输层的应用,也算不得什么新东西,比如webrtc中就应用了FEC,还有相关的标准。但是如果你想深入了解FEC的话,你一搜相关概念,多半都是一大堆通信术语,对非通信专业的同学很不友好。

  • 2022-01-08
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美军天基数据链发展+宽带通信系统关键技术

随着信息共享范围和带宽的不断提升,天基宽带通信系统引起了科研界和工业界越来越广泛的关注。本文首先介绍了美军天基通用数据链的发展,并从工作频段和波形体制两个方面对可用的技术和工作体制进行分析和对比,在此基础上对天基宽带通信系统中的若干关键技术进行分析研究。

  • 2022-01-08
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连续变量量子密钥分发数据后处理研究进展

连续变量量子密钥分发能够为合法通信双方提供信息理论上无条件安全的密钥,在信息安全领域有着广泛的应用前景,其中数据后处理单元是连续变量量子密钥分发系统中不可或缺的组成部分。首先阐述了连续变量量子密钥分发数据后处理的两个子过程(数据协调和私密放大)在系统中的重要作用及其对系统的影响;然后阐述了两个子过程的基本原理、主要方案和相关研究进展;最后讨论了数据后处理未来的技术发展路线。

  • 2022-01-08
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揭秘5G+AI时代的机器人世界

AI 人工智能的应用,催生了服务机器人。服务机器人涵盖的范围非常广泛,包括医疗、物流、农业、商业、民用等方面。通过 AI 技术的使用,可通过数据采集、分析、计算,服务机器人能够学习人类的行为,理解人类的意图,与人类产生协作。

  • 2022-01-08
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618技术亮点合集前端核心业务实战

2020 开年的前几个月,肆虐的新冠肺炎疫情把人们封印在家中,对中国的服务 业、旅游业等线下经济产生了巨大的冲击,同时也大大促进了电商网购、线上办公、 线上医疗等服务的发展。对电商平台、商家、消费者来说,今年的 618,成为了疫情 之后国内最大的电商消费节点,对拉动内需,促进国内消费,带动就业起到非常关键 的作用。

  • 2022-01-08
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阿里巴巴:15位cio人物深度访谈

作为一个行业资深CIO,我深知这个群体的痛点与诉求。在集团的支持下,我 于2019年5月份创办了阿里CIO学院,这既是一个首席信息官的培训学院,也希望 办成一个首席创新官的培训阵地。

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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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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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2025年,全球再度经历深刻变革。科技飞速迭代、气候挑战日益严峻,地缘政治格局风云变幻,正在重构全球商业生态。在中国,高质量发展与创新并重,为经济增长和转型升级创造了独特的机遇。 面对这一系列变革,我们以“重塑”为内核引领增长,通过优化业务架构、提升运营效率、聚焦关键战略领域,构建面向未来的组织能力。在推进可持续发展的进程中,我们正以务实的行动赋能人才成长、加强环境管理、促进社会和谐,并驱动数字化创新。

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