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人工智能安全白皮书2020

人工智能(Artificial Intelligence,AI)战略是国家战略。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时指出 “加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”。2020 年 11 月,国务院办公厅印发了关于切实解决老年人运用智能技术困难实施方案的通知,提到鼓励在就医场景中应用人脸识别等技术。

  • 2021-05-07
  • 阅读1434
  • 下载5
  • 80页
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绿色制造标准化白皮书(187页)

我国是制造业大国,经过几十年的努力,已建成了门类较为齐全、结构较为完整的工业体系,制造业规模稳居世界第一,转型升级初见成效。然而,与世界先进水平相比,我国制造业的资源环境问题仍较为突出,尚未进入可持续发展的良性循环阶段。特别是在产业深度融合背景下,生产制造过程的连续性、相关性特征在不断增强,制造业绿色发展模式朝着系统性、综合性方向发展,需要充分发挥标准的规范引领作用,建立相应的综合性标准体系,在绿色制造各领域制修订一批重点标准,全面支撑绿色制造实施。

  • 2024-09-03
  • 阅读1418
  • 下载4
  • 187页
  • pdf

中国联通算力网络安全白皮书

当前新一轮科技革命和产业变革正在重塑全球经济结构,算力网络成为带动数字经济发展的主引擎。我国积极推进算力网络建设,实施“东数西算”战略,构建全国一体化算力网,算力规模飞速增长,智算发展迅猛。中国联通加快发展新质生产力,创造联网通信新价值、开拓算网数智新蓝海。加快建设“新八纵八横”国家骨干网,在“东数西算”国家枢纽节点间部署超高速互联通道,打造一张高通量、高性能、高智能的算力智联网,实现全域算力的智能调度,提供“通算+智算+超算”的一体化算力服务,将算力送达千行百业、千家万户。

  • 2024-07-25
  • 阅读1402

数字碳中和工业篇(2024年)

数字碳中和 工业篇(2024年),数字碳中和 工业篇(2024年),数字碳中和 工业篇(2024年),数字碳中和 工业篇(2024年)

  • 2024-04-03
  • 阅读1401
  • 下载2
  • 44页
  • pdf

主数据管理实践白皮书(2.0)

主数据是对组织核心业务实体状态的反映,具有全局性、共享性、稳定性等特点,可以进行跨系统、跨流程、跨部门的共享复用。过去的5年时间里,业界对主数据的探讨和实践十分活跃,普遍将主数据视作组织的核心数据资产,并将主数据管理作为企业数据管理体系的重要一环。未来,CCSA TC601将持续开展主数据管理的研究工作,适时修订发布新的白皮书版本。

  • 2024-02-05
  • 阅读1394
  • 下载23
  • 31页
  • pdf

中国制造业精益数字化白皮书2022

制造业进入大规模批量生产的时期,生产线的顺畅、生产环节的简捷、生产组织的有效,成为制造企业竞争力强弱的关键要素。精益生产(LP)首先在制造业发达的美国提出,日本丰田汽车公司将其应用于本公司,并不断实践、丰富,加以总结,形成丰田生产方式(TPS),一度风靡全球。中国制造也曾普遍学习推广应用 TPS,相当程度提升了制造企业的双效(效率、效益)。正如精益生产的精髓在于持续改进,精益生产扩展为精益管理,精益管理又进一步升华为精益思维。而当制造业进入数字时代时,精益数字化又成为制造业数字化转型、高质量发展和实现智能制造的重要基础和途径。

  • 2023-12-15
  • 阅读1393
  • 下载9
  • 71页
  • pdf

《安全行业大模型SecLLM技术白皮书 2023》

在 ChatGPT 呈现全球现象级热度时,通用大语言模型(Large Language Model, LLM)技术成为了推动创新和变革的关键驱动力。但由于安全行业的特殊性和复杂性,LLM 并不能满足其应用需求。因此,绿盟科技基于“人工智能 + 安全”多年积累的安全专业经验和高质量数据,稳扎稳打地推出安全可信的安全行业大模型 (Security Large Language Model, SecLLM)

  • 2023-10-23
  • 阅读1385
  • 下载19
  • 84页
  • pdf

大模型安全解决方案白皮书 2023

本白皮书旨在全面探讨大模型安全风险,并为各界提供指导,以确保大模型在广泛应用中的安全性和可信度。通过深入剖析大模型领域的安全挑战,我们可以制定切实可行的措施,确保大模型在为人类创造价值的同时,也能够保障个人隐私、社会稳定和信息安全

  • 2024-01-17
  • 阅读1384
  • 下载13
  • 61页
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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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