大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产
大数据时代来了，这说明在大数据技术方面已然不存在大的问题。以阿里的技术实力，马云这里所担心的问题,应该不会是停留在所谓的技术层面，而是技术之外的那些政策、市场、企业和社会方面等问题。
虚拟机密度直接影响用户的虚拟化架构成本。Hyper-V缺少ESX先进的内存优化功能，导致用户需要更多的硬件来运行于ESX/ESXi相同数量的虚拟机.
均衡使用云资源节点,检测节点故障并试图恢复或屏蔽之，并对资源的使用情况进行监视统计，保障云计算设施的整体安全，包括身份认证、访问授权、综合防护和安全审计等。
云安全（Cloud Security）是否紧随云计算、云存储出现的概念，也是我国企业创造的概念，在国际云计算领域独树一帜，它是是网络时代信息安全的最新体现，融合了并行处理、网格计算、未知病毒行为判断等新兴技术和概念，通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，传送到Server端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。
大数据应用需求迫切需要新的工具与技术来存储、管理和实现商业价值。新的工具、流程和方法支撑起了新的技术架构，使得企业能够建立、操作和管理这些超大规模的数据集与贮藏数据的存储环境。
改革开放三十多年来，中国走过了美国等资本主义国家上百年才走完的发展道路，信息技术在国我的发展功不可没。
互联电网在线暂态安全分析与控制的重要性,强调指出其在线预决策系统（OPS）不仅要考虑功角稳定性,而且要计及电压和频率的安全性,预防控制和紧急控制也应该在协调的框架下研究.文章探讨了一体化OPS与调度中心其它系统的联系,处理多个EMS和多个安全稳定控制系统发来的电网运行数据的方法,提出了相应的框架,并利用分布式并行计算技术提高该系统的快速性和可靠性.
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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，
近年来，AI？快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输，模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系，是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动数字经济高质量发展的重要命题。
2022年5月，全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU"启蒙1号"由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用，将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门，效率提升至1/1000，标志着芯片设计进入智能化时代
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