本文介绍了基于大数据方法构建的信息设备资产运行监控数字化管理平台巧妙实现了设备信息资源、资产的智能化管理。平台从网络和应用的不同层次，收集与业务、服务相关的如网络设备信息、全网流量信息各种信息等；同时，内置的智能系统对收集到的信息进行综合关联分析；为企业提供了透明化的全面管理视图。
目前国内外学者在利用测井数据进行岩性识别方面的研究成果丰硕。如交会图法可以根据与取芯井岩芯资料对比校正后的图版，较为准确地识别多种岩性在交会点的坐标，从而看出各种岩性的分界和所分布的区域，实现岩性识别。但交会图法不能进行全井段的岩性识别，且耗时较长、人为因素大。同时地下情况复杂和非均质性较强，测井数据之间经常呈现极强的非线性关系，数据间的映射关系也极为复杂，应用传统方法的效果较差。神经网络模型可以进行测井资料的岩性识别，经过训练和测试，验证了神经网络模型在岩性识别中是行之有效的，但神经网络中存在的过拟合、局部极小化问题、收敛速度慢等缺点。支持向量机算法在岩性识别中具有可行性和有效性，并且运用支持向量机模型在岩性识别中取得了较好的效果。但支持向量机是一种有坚实理论基础的小样本学习方法，若面对成千上万甚至更多的测井数据点，其优势不能得到很好的发挥。所以提出了在进行岩性剖面预测的过程中根据决策树和随机森林的优缺点，灵活运用以得到精度最高、泛化能力最强的模型。
面向大数据全生命周期安全的主动防御是目前大数据安全研究的热点之一。在分析大数据主动防御系统对数据采集需求的基础上，提出了一种面向大数据主动防御的低损耗数据采集方法。该方法基于虚拟机内省技术，结合了带内采集和带外采集的优点，并对数据采集进行了优化设计，实现了一种高效低损的数据采集能力。
城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务 来支撑。
自动化获取元数据信息通过自动化采集与解析手段,建立技术业务、过程元数据的注册输入，标明数据方位。标明数据方位,整理业务属性将数据资产按业务属性编目 ,梳理数据的属性、共享方式特性、映射。建立业务数据服务目录以数据资产为驱动方式,实现数据集成和共享，建立数据服务目录。
移动端APP的渗透在渗透测试这个领域早已是常态，在大部分白帽子的视角下，APP的安全审 计工作，主要还是趋于网络接口层面的 OWASP TOP10。本次议题旨在从白帽子的视角下展开描述当涉及到APP的审计项目时，如何在除了常规web渗 透的其他层面发现安全风险。
新一代视频压缩编码式相比H.264： 大幅降低传输带宽 大幅节省存储空间
制造执行系统 MES 作为 ERP 管理系统及现场自动化系统中间的执行层是工业 4.0 时代填补企业黑箱的关键系统，已广泛应用于汽车、半导体、电子、家电、食品、医药、化工等不同行业。通过制造业实施 MES 系统，可于统一平台上集成生产调度、产品跟踪、质量控制、设备故障分析、报表等管理功能，使用统一的数据库，并通过网络联接可同时为生产、质检、工艺、物流等部门提供车间管理信息服务。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
近年来，冷链物流业的发展一直受到高度重视。国家不断出台一系列支持其发展的政策和标准。随着政策的不断实施和相关标准体系的逐 步完善，冷链物流即将转向高门槛、新基础设施、大整合、强监管的转变，迎来高质量发展的新阶段。
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