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制造业创新的集成化解决方案

本文在系统分析制造业服务化理念、体系、过程和方法的基础上,形成了关系服务化的综合认识,以期为探索中国工业创新之路提供有益的借鉴。制造业服务化是指制造企业从仅仅提供物品向提供与物品相关的附加服务转型,即提供“物品-服务包”的过程。在服务化实践中,这个“物品-服务包”进一步扩展,形成包括物品、活动、知识、功能、效用和体验在内的一系列价值载体。服务化过程是企业分析顾客价值观和使命、识别顾客价值诉求、扩展和增强价值创造能力的过程。服务化是一项追求可持续发展的竞争策略,是企业的提供物——价值载体向高端演化的新的商业模式,是真正顾客导向的经营方式,是通过集成多元化经营追求范围经济的系统化解决方案,是制造业创新的主线。服务化的关键成功因素包括深层价值识别能力与高效供需链接能力、研发与创新能力、价值链整合和关系管理能力等。

  • 2021-04-28
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探秘高级威胁追踪的那些事

什么是威胁追踪?“威胁追踪是主动和迭代地搜索环境,以检测和隔离逃避现有安全解决方案的高级威胁的过程”。 半自动高级威胁追踪才能让您高枕无忧:对抗性威胁跟踪提供24x7全天候威胁追踪专业团队全天候监控环境,以发现其他解决方案所无法找到的对手和攻击技术。大数据中精选威胁情报增强专业知识,从而发现隐藏的威胁。有关活跃的和正在发生的攻击的详细报告。通过深入了解主动攻击和主动影响报告来明确方向,以关闭新兴威胁,可让您信心十足。

  • 2021-04-28
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万物互联.共建智能设备标识体系

? 全球已步入大数据时代,互联网上的数据量每两年会翻一番; ? 大数据时代,数据作为一种特殊的资产,在共享和使用过程中不断创造新的价值,如何分析和利用数据对业务产生帮助才是关键。 ? 有标识的数据才是有价值的数据,通过数据挖掘等技术进行更准确的用户行为画像,催 生“精准广告推送”“个性智能化服务”

  • 2021-04-28
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物联网发展趋势下的网络安全与数据保护

今天的企业面临着一个根本的问题和机遇:从解释到预测的转变。仅仅解释过去发生了什么,然后才对各种信号 (例如销售、市场、客户购买行为、温度)做出延迟的反应是不够的。未来企业必须在事件发生之前就进行预测并 采取行动。

  • 2021-04-28
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白小勇.CipherGateway产品安全实践与塔防模式探索

? 企业部署使用CG业务应用安全网关后,其商业秘密数据只要离开企业就会被加密处理,数据以密文形式存储在云端服务器。 ? 密钥始终在企业侧、并由企业自己掊控,确保了企业的数据掊控权。 ? 能够保证用户照常使用云应用的各项原生功能,比如搜索、统计等,在保障用户原有系统使用方式丌改变的同时,也丌需要云服务商改造系统

  • 2021-04-28
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打造一个轻量级分析工具

1、产品能力提升需要两个部门的协作 -- 现实,平行线,各干各,很少交流。 2、协作的痛点,本该形成的闭环却总是断裂 -(研发篇),研发可以从逆向获得分析报告,却无法形成产品能力的积累,进而导致没有好的工具支援。 3、协作的痛点 -(逆向篇),人与人的对抗归根结底还是代码维度的对抗虚拟世界中,人要借助代码才能看见代码

  • 2021-04-28
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技术中台代码安全实践

积极落实核心能力自主可控,采用国产数据库软件GreatDB数据库;在现有系统具备微服务、容器化等能力的基础上,新建PAAS平台门户,收敛各平台入口,提供统一集成管理能力;完善开发交付组件,提升代码发布效率;构建分布式配置管理功能,实现各技术组件的集中化、可视化的配置与管控

  • 2021-04-28
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袁笑鹏.以人工智能和威胁情报趋动的IBM.Qradar安全智能平台

X-Force Exchange是基于云的威胁情报 共享平台,使用户能够快速研究最新的安 全威胁,汇总切实可行的情报。 X-Force威胁情报研究团队是世界上最知 名的商业安全研究团队之一,这些安全专 业人员监控和分析各种来源的安全问题; 提供威胁情报内容,作为IBM Security产 品服务组合的基础。

  • 2021-04-28
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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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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