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联通:5G+智慧工厂规划方案与落地实践

随着5G、大数据、AI、云计算、物联网、数字孪生等新技术变革与发展,工厂建设与改造中越来越多地植入高新技术,工厂也逐步数字化、智能化、智慧化,以满足各类工厂生产、管理的新需求。

  • 2024-02-16
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星地融合的3GPP标准化进展与6G展望

非地面网络致力于将卫星通信与5G融合,构成海陆空天地一体化网络,为全球提供无缝覆盖。卫星通信技术首次在3GPP进行标准化,其与6G前沿技术“天地一体化”密切相关。本文首先概述了非地面网络在3GPP中的标准化研究进程;然后介绍了5G支持非地面网络的物理层关键技术及其在3GPP中的研究进展;最后对未来6G星地融合的无线传输技术进行分析展望并总结全文。

  • 2022-03-22
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2018 主数据管理实践白皮书 中国信通院

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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在云计算时代中安全专家如何取胜.FrankYam

云计算能为我们实现基于按需付费的灵活、可靠的服务交付模式,但这种模式已在大型机运算时代中使用了数十载。我们可以这样认为:云计算是对集中化管理的一种回归。 随着网络攻击的持续增长以及新名词的不断涌现(如:IoT, BYOD, AI等),公司高管们正在寻求新的业务模式,从而更好地确保公司成功。因而,很多组织正在使用云计算,将其纳入企业风险管理的框架中,并制定了清晰的指南、程序和流程。这无疑是正确的做法。不论你是否愿意,云计算技术都将伴随我们。作为安全专业人员,我们必须适应并取胜。 本次演讲将阐述以下话题:理解云计算的模式和环境;学习云的全面风险框架及相关的安全策略;洞察云计算和大数据带来的机会点;了解董事会讨论的话题,洞察信息安全职业的新方向;给安全专业人员做出在云计算时代取胜的建议——战略及工具。

  • 2021-06-23
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华大电子_物联网安全芯方案

随着物联网以及智能化产品的不断涌现,信息安全问题也日渐受到关注。信息安全是一个从系统层面需要统一考虑的问题:在提供服务的云端、通信管道、边缘及终端节点都需要部署完整的安全策略,终端节点设备不应该因为资源和处理能力有限而成为整个系统信息安全的薄弱环节。STM32Trust正是在这样的背景下应运而生,目标是让客户在其新产品的设计中能够加强安全性并充分利用STM32MCU硬件特性及其生态系统资源来实现安全设计。

  • 2021-05-28
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社区O2O大数据平台方案

移动电商随着移动互联网时代到来,电商从传统的pc端,转移到移动端,这种以移动端为载体的电商模式,就是移动电商。在许多人眼里,移动O2O进军电子商务,似乎是购物中心,业态感觉自己已经受到电商的严重威胁,希望借此与电商分庭抗礼,通过该方式获得竞争优势。O2O移动电商是线上销售,线下体验,就是线上线下结合的一种经营方式。线上线下同价、线上线下都可以购买。

  • 2021-04-26
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数字人才——中国经济数字化转型的核心驱动力

数字经济的发展需要什么样的人才?这些人才具有哪些技能和特征?他们在不同行业、不同区域是如何分布的? 清华大学经济管理学院互联网发展与治理研究中心与领英中国携手合作,获得了许多有价值的发现。

  • 2021-03-05
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Gary Marcus:AI 可以从人类思维中学习的11个启示

1969 年图灵奖得主、MIT 人工智能实验室创始人马文·明斯基(Marvin Minsky)在其1986年著作《心智社会》(The Society of Mind)一书中曾探讨人类智慧的来源。他认为,“人类的智慧源于人类社会的多样性,而不是某个单一的、完美的准则。”

  • 2021-02-26
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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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