？ 地下网络经济快速发展 ？ 补丁发布和漏洞野外规模化利用间隔短 ？ APT-＞黑产技术差异逐步模糊 ？ 攻击团队-＞产品团队的认知鸿沟
新时代下“大数据安全”的重新解读，解构大数据业务发展下的安全框架，以数据为中心的大数据安全架构设计方法，数据分类分级与生命周期结合的能力框架，基于业务场景的数据安全逻辑框架，内生安全指导大数据安全落地
互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具通、支付和信息中介等业务的一种新，兴金融。互联网金融不是互联网和金融业的简单结合,而是在实现安全、移动等网络技术水平上,自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。从广义，上讲，具备互联网精神的金融业态统称为互联网金融；从狭义，上讲，互联网金融则应该定义在跟货币的信用化流通相关层面,也就是资金融通依托互联网来实现的方式方法都可以称之为互联网金融。
随着人口老龄化的加剧, 国家越来越重视养老产业的发展,并发布了-系列政策扶持,逐步完善老龄人口相关社会保障制度,全面开放养老服务市场发展,大力繁荣老龄消费市场,积极促进居家社区,医养结合等养老模式。而智慧健康养老产业是"供给侧结构性改革”背景下的产物,是解决中国养老产业结构失衡问题的一剂良方。
大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。
全国各种形态的园区共有5万多家，其中中小园区占比达90%以上，规模化发展的国家级/省级园区共有2543家，占到园区市场空间的67%。（数据来源：艾瑞咨询） 智慧楼宇市场空间：截至2018年全国楼宇智能化市场规模达1.05万亿，保守估计其中人脸识别产品市场需求占比5%-10%，约为500-1000亿规模，涵盖人脸门禁、人脸布控、人脸访客、人脸消费等业务 团餐行业2018年已经达到8万亿的市场，但是软硬件落后，信息化水平低。管理系统升级有着千亿级的市场空间，其中人脸识别支付随着微信、支付宝的落地逐渐成为趋势，在未来三年里将达到百亿级别市场空间。
智慧旅游系统服务旅游产业对象职能 景区内部事务管理、安全管理、运行管理、车辆管理 建立信用管理体系，对景区及旅游服务机构行业监管 管理信息、政策信息、时间信息及时发布 景区、行业运行液态监测 为游客提供基础信息化服务 提供景区、景点信息，景区资源信息、导游导购信息 提供停车服务信息 提供投诉、咨询、求助服务窗口 提供游客社交服务平台 建立互联网+的旅游服务产品的销售、营销、推广系统 提高除门票外的其他产品经济发展 扩大旅游服务提供商范畴
随着媒体视频行业向高清、多视角、强互动性体验的方向不断演进，媒体业对大带宽传输、云、AI 的需求不断增强，需求明确，5G 使能空间大。而运营商为媒体行业提供的包括但不限于 5G 的连接，还有 5G 与云、AI、大数据融合产生的新 ICT 业务体系。 新媒体行业利用高速移动互联网络向用户提供超高清视频、AR、VR 等超越传统语音、普清视频、文字等方式的新的媒介传输方式，打破了传统媒体中信息量的限制和固定模式，为用户提供全方位的信息。随着 5G 时代的到来，基于 5G 的大带宽、低时延等特性以及边缘云、网络切片等技术，可以使新媒体进一步突破时间和空间的限制，让用户可以随时随地的自主选择需要的信息，同时提供传统媒体所不具备的高度交互性。
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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。
这种让液体以压的方式，使物体克服阻力运动，也就是传递动力（力和速度）的技术，就是液压传动，也被简称为液压。 因为相比较上述的动压传动而言，这里的液体流动速度可以慢得多，所以，也被称为静压传动、静液压传动。
C-MAPSS是由NASA开发并公开可用的一款仿真软件，能够模拟发动机在不同飞行条件下的运行情况，包括各种操作设置、环境条件和潜在的故障模式。在官方数据共享平台上：https://data.nasa.gov，有一个大型公开可用的数据集，包含了发动机从开始运行到故障发生的所有模拟数据。该数据集是一个多变量的时间序列，通过多个传感器通道记录的数值来表征故障演变。今天我们要做的就是利用该数据集来预测发动机的剩余使用寿命。
在上一篇总结中，我们用分段线性模型来近似发动机性能衰退的不同阶段，最终的预测效果有了极大的提升。今天我们再基于分段线性模型，尝试使用XGBoost算法来对RUL进行预测，对比一下与LSTM谁的性能更优一些。
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