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大数据环境下隐私保护与风险管控技术

背景与挑战 现状与热点 成果简介 数据规模、数据复杂性快速膨胀,如何在大数据时代保障信息安全是现实而迫切的需求 各类网络信息系统产生的数据规模越来越大,大量高价值信息隐藏在其中 提高数据共享能力,并以此为基础提升数据的发掘利用水平是不可逆转的发展趋势 数据高度共享、数据有效发掘利用,与数据有效控制、用户隐私保护等安全需求之间存在明显冲突

  • 2021-06-23
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中国医疗机器人的发展趋势

随着数字化医疗的发展,全球医疗机器人发展迅猛、市场规模迅速扩大。根据国 际机器人联合会 IFR 数据,2018 年全球医疗机器人市场规模为 136 亿美元,预 计到 2021 年将会达到 207 亿美元。其中,手术机器人是其中规模最大的细分领 域,根据普华永道预测,手术机器人市场在 2021 年将会达到 64.4 亿美元。

  • 2021-06-15
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基于信息融合的网络安全态势量化评估方法

针对目前网络安全态势评估大多存在信息来源单一、评估范围有限、模型不易构建、时空开销大且可信度较低等问题,提出了一种多源异构信息融合量化评估网络安全态势的方法.首先,构建分级朴素贝叶斯分类器,快速高效地融合主机上各多源异构非确定性信息源.然后,利用拉普拉斯原理平滑参数学习,优化分类与推理结果.使用数理统计的方法融合网络上各主机的安全指数,量化评估网络安全态势,对当前网络安全状况有一个宏观整体的认识.最后,通过真实网络环境的实验,验证了所提方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性.

  • 2021-03-19
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基于工业互联网的智能矿山研究与设计

阐述了基于工业互联网平台建设智能矿山的意义与目标;指出,打造煤炭工业互联网平台,就是要通过工业互联网技术使煤炭产业各环节间进行有机联动,实现产业链的真正融合,打造矿山新型数字生态,助推煤炭行业高质量发展。研究了基于工业互联网的智能矿山技术体系和业务架构;认为,基于工业互联网的智能矿山建设应首先进行算力及容灾体系建设,其次是要进行网络体系搭建,第三要搭建横纵贯通的数据中台业务。将目前我国煤炭企业智能矿山建设的发展阶段归纳为4个阶段:框架初步构建、实现采掘等单系统或单项技术智能化决策和运行阶段;多系统信息融合、实现采掘运智能联动阶段;形成智能生产、安全、管控智慧大脑阶段;形成全矿区、多产业链、多系统集成的智能矿山体系阶段。最后提出,智能矿山建设是一个科技创新和不断进步的过程,应注重顶层设计,做到传承与创新并重,基础平台、局部场景智能化建设要并行等具体建议。

  • 2021-03-30
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工业互联网相关体系

为指导当前和未来一段时间工业互联网标准化工作,解决标准缺 失、滞后、交叉重复等问题,落实国务院“关于深化’互联网+先进 制造业’发展工业互联网的指导意见”,由工业和信息化部指导,在 紧密结合《工业互联网标准体系框架(版本 1.0)》、全面总结工业互联网标准化需求基础上,工业互联网产业联盟(以下简称“联盟”)组织撰写《工业互联网标准体系(版本 2.0)》,修订了工业互联网标准体系框架及重点标准化方向,梳理了已有工业互联网标准及未来要制定的联盟标准,形成统一、综合、开放的工业互联网标准体系

  • 2021-03-15
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离散型制造行业智能工厂标准解决方案(49页 PPT)

制造业按其产品制造工艺过程特点总体上可概括为连续制造和离散制造。离散制造的产品往往由多个零件经过一系列并不连续的工序的加工最终装配而成。加工和销售此类产品的企业可以称为离散制造型企业。 生产过程中基本上没有发生物质改变,只是物料的形状和组合发生改变,即最终产品是由各种物料装配而成,并且产品与所需物料之间有确定的数量比例,如一个产品有多少个部件,一个部件有多少个零件。按通常行业划分属于离散行业的典型行业有机械制造业、汽车制造业、家电制造业等等。

  • 2023-10-25
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中国年轻人低碳生活白皮书2023

都说“没人比这届年轻人更懂绿色低碳”,这次我们通过社媒信号捕捉、在线定量研究、行业专家访谈、KOL/KOC取经,探索中国消费者低碳之路行进到何方,低碳与消费如何勾连,以及低碳营销的实操指南;在这个过程中我们发现。

  • 2023-06-06
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智源研究院2020北京人工智能发展报告

北京依托在人工智能领域的科技资源优势,加快建设具有全球影响力的人工智能创新中心,重点提升人工智能原始创新能力,加快人工智能深度应用,培育壮大人工智能产业,持续为首都经济发展注入新动能。

  • 2021-04-19
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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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