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工业4.0下制造业工厂的智能柔性搬运解决方案

德国是全球制造业强国,无论是工业产品质量还是科技含量,都处在顶峰。2013年,德国就提出了工业4.0的概念。那么,什么是工业4.0呢?工业1.0时代,蒸汽机出现,人类创造了机器工厂。工业2.0时代,流水线的产生了通用、西门子等大型工业企业。工业3.0时代,信息化进一步与工业生产相结合。而工业4.0时代,即柔性化、精准化、智能化以及小批量化的工业生产。制造业工厂及企业主应如何适应工业4.0时代呢?

  • 2021-07-19
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利用安全模型搭建风控体系

网络安全 黑灰产通过技术手段,通常以非正常的技术(XSS、Injections Penestrating等)影响业务正常运行,窃取敏感数据。 业务安全 黑灰产基于非正常的资源(IP、手机号、身份信息等),通过正常的产品流程,获取利益,影响业务正常运营。

  • 2021-07-19
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模型可解释性.在保险理赔反欺诈中的应用实践

模型的解释性,在模型的整个生命周期中具有重要作用。 优化方法 模型解释,是一种重要的模型badcase分析手段,优化模型效果。 可信度 模型可解释,提升模型预测结果的可信度,进而影响推广使用。 指导性 模型可解释,对业务开展和决策具有明确的指导性作用。 然而,由于算法模型本身的黑盒属性,预测结果难以解释。

  • 2021-07-19
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滴滴出行智能控制平台的研究与探索.

01滴滴的风控场景 02赋能全球的风控技术体系 03智能风控平台的探索演进 04我们遇到的挑战 05风控平台当前的建设情况 06实践经验与心得

  • 2021-07-19
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风控技术如何助力抖音春晚红包的安全大考

业务耦合 风控与业务是强相关的,需要足够了解业务流程才能给出最佳方案,且有时需要修改业务流程。 长期博弈 风控本质上是个博弈游戏,攻防双方会不断务流程才能给出最佳方案,且有时需要修交手,攻击者希望通过各种手法的变化来获 改业务流程,获取利益。 短板效应 所有安全类业务都有一个共同的特点,有短板效应,攻击者只会攻击你的短板。 叠加效应 具风控领域的多种打击手段是可以叠加的,可以应用多个团队的手段。

  • 2021-07-19
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从合规到战略风控的数据安全治理

(1)数字经济的跨国发展竞争日趋激烈:从基础设施到生态应用等 ( 2 )围绕数据资源的国际争夺大幅延伸:从投资审查、出口管制到市场竞争等 (3)针对数据安全的治理力度持续走强:从欧盟GDPR、非个人数据自由流动条例,到美国云法案、受控非密信息( CUI)制度, 再到日、韩、印、新、南非等地区的新一代数据立法等,数据安全的规则博弈不断升级。

  • 2021-07-19
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超级大数据技术积极助力金融业务安全.

01-金融业大数据技术应用情况 02-大数据风险管控的机遇和挑战 03-大数据风险管控能力建设 04-智能风控体系建设 ”数字化转型”=科技+金融 技术上,大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术推动了科技与金融相互融合、相互渗透,开启了波澜壮阔的商业变革和金融创新。 场景上,金融生态被"颠覆、融合、创新”, 互联网公司依靠平台力量构建生态圈,传统银行业"破局”要求“数字化转型”, 用数字思. 维和手段重塑业|务和服务流程.

  • 2021-07-19
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关键信息基础设施安全保护实战_

在国家级别组织的针对关键信息我国关键信息基础设施成为多个 新型恶意软件病毒威胁加剧 , 芯片、固件、服务器、操作系统、基础设施领域的抽查过程中,高APT组织重 点攻击目标,面临严索攻击、定向攻击成为攻击关键 网络、中间件、数据库及业务应危风险漏洞频频出现,危及能源、重的境外网络威胁 ,但多数关键信息基础设施的新模式, 用等产品国产化率低,核心技术交通、制造、市政等众多行业关信息基础设施运营者网络攻防对在攻防不对等的地位下,还缺乏受制于人,且计算机网络安全存键信息基础设施抗能力极度薄弱监测预警和应急响应能力在安全隐患

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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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