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
多层级管理,多集群设置:管理节点与业务节点分离,支持异构集群并存,管理节点本身支持分布式,使得管理节点性能超越单服务器性能局限。
企业上市主要目的之一就是要募集资金，而募集资金必须投资相应的项目。创业板要求“发行人募集资金应当围绕主营业务进行投资安排”，也就是说至少60%—70%的资金应该用于主营业务项目的投资建设。研发类不产生收益的项目应该尽可能少占用募集资金。
详细介绍了互联网公司常见的web安全层面的痛点，各种应用安全的需求无法防护，0day的应急响应等，并且列举了想要防护时所必须面对的难点，最终技术选型为基于云的Web应用防火墙。 在构建过程中，分别围绕规则源、部署、日志处理等方面进行闭环设计，形成各自的数据落地方式。并通过镜像流量的实时计算、防护日志的机器学习分类，分别来提高该系统的拦截率和降低误报率。 目前该系统已成熟稳定的运行，每天防御十亿级别的请求，每次处理的时延均在单位毫秒级，在每天拦截数十上百万的攻击同时保证误报率低于千万分之一。而且计划将来进一步提高自动化效率，通过机器学习和实时计算，能够做到无人值守，自动识别可疑访问。
为什么隐私如此重要？ IoT与隐私 个人数据的定义 安全无小事，且行且珍惜 隐私五大准则 小米隐私保护进化之路 隐私保护的落实 大数据 vs 隐私 TRUSTe 隐私认证 隐私认证 《南方都市报》发布1000家网页、APP隐私保护排名 深化与TrustArc的合作 欧盟 GDPR 的合规和认证 IoT安全与隐私 小米IoT安全守护计划
安全研究人员挖掘、跟 踪漏洞，分析攻击数据， 组件识别爬虫，输出组件 库 2. 漏洞防御规则等安全数 据与云端同步 3. 云端捕获的攻击数据自 动分析并输出到数据中心 5. 数据中心分类输出需求 库 4. 安全研究员分析攻击， 与捕获漏洞，并输出研究 成果
金融危机的发现机制 多个异构市场之间的关系 市场内/市场间关系 金融危机在跨市场指标上的异动反应 其它相关工作
威胁情报这个概念这两年持续升温，越来越多的业内公司根据自身的业务以及产品形态开始对这个概念给予不同角度的解读。无论国内国外，各个老牌新兴厂家都开始搭威胁情报这班车，宣传和强调自家产品与威胁情报千丝万缕的基因联系和产出情报的及时及准确度。 然而在实际运用中，作为用户，不难觉察目前这个领域虽然吵得很火热，但实际应用落地不多，不少用户对威胁情报到底是什么，应该是什么样子，是否真的有实际案例，是否有效果等不是很明确。 本次讲座中，我们将从技术视角讲述我们对威胁情报的理解，观察和思考。并带领大家感受威胁情报的实际案例。
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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，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
2025年是大数据技术标准推进委员会连续发布《数据资产管理实践指南》的第九年。本研究报告通过持续跟踪前沿政策、技术趋势与行业实践，从数据价值释放工作主线、数据资源化管理体系、数据资产化实施路径及未来发展趋势等方面形成系统化成果。研究报告深入剖析了数据资产管理在政策合规、技术融合、生态协同等维度的挑战与契机，并结合金融、能源、制造等行业案例，提炼出差异化管理路径策略。旨在帮助企事业单位厘清管理逻辑、优化实施策略，将数据资产管理与业务目标深度绑定，最终实现数据要素向高价值产出的有效转化。
鱼群生长环境监控 利用多种智能传感器实时感知鱼塘水温、PH值、融氧量等指标，为生产人员提供数据分析、 远程控制、自动喂食等功能;
灼识咨询通过运用各种资源进行一手研究和二手研究。一手研究包括访谈行业专家和业内人士。二手研究包括分析各种公开发布的数据资源，数据来源包括中华人民共和国国家统计局、上市公司公告等。灼识咨询使用内部数据分析模型对所收集的信息和数据进行分析，通过对使用各类研究方法收集的数据进行参考比对，以确保分析的准确性。
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