数据资产是指由企业拥有或者控制的、能够为企业带来未来经济利益的、以一定的方式记录的数据资源。在企业中，并非所有的数据都是数据资产，只有能够为企业产生价值的数据资源才被称为数据资产。 数据资产管理是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能。数据资产管理的职能通常包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，通过这些职能达到控制、保护、交付和提高数据资产价值的目的。 下面这份PPT介绍了阿里巴巴数据资产管理实践，主要内容包括数据资产管理能做什么、如何对数据资产进行盘点和评估、数据资产治理体系的效果及价值、数据资产应用管理体系的作用和价值、重点阐述了阿里巴巴数据资产管理体系架构等，供企业构建数据资产管理体系参考借鉴。
随着经济从传统工业时代过渡到新经济时代，面对日趋激烈多变的全球化知识经济、信息经济、网络经济、智能经济竞争，全球企业正在发生着一场根本性的企业大变革，传统的经营管理思想理念、模式方法正在从根本上被重新审视，许多条条框框正在被彻底打破，全新的思想理念、模式方法正在形成。事实上，我们正迎来全新的人力资本时代。企业人力资源管理从没有像今天这样普遍引起企业的高度重视，其已成为企业生存竞争、创新发展的根本。企业间最根本的竞争是人力资源的竞争，企业最宝贵的资源是人力资源，企业最大的经营风险是人力资源风险，人力资源管理系统涵盖：人力资源规划、人事档案管理、培训管理、社保管理、薪酬管理、劳动合同管理。 人力资源管理系统功能包括：人事信息管理（组织机构、职务管理、职级职等管理、岗位管理、员工管理、人事异动管理）、劳动合同管理、职业健康管理、工伤管理、考勤管理、人事档案管理、薪资管理、社保管理、培训管理、报表管理、领导决策分析平台、自助服务平台（员工自助、经理自助）、预警功能、系统对接（与医院健康体检系统接口、与矿业公司云计算大数据支撑平台、数据中心进行数据交互）
基于深度学习的时间序列预测方法一般采用端到端的方式训练模型，将原始的时间序列通过网络映射到一个表示，再基于这个表示进行预测。然而，这种方法将时间序列的所有信息映射成一个向量，这个向量耦合了很多不同维度的信息，容易造成过拟合，对序列中噪声的敏感程度也更高。
时间序列的embedding好像还是比较少见的领域，正好看到了这个Time2Vec方法，就简单大概的介绍一下。 在Time2Vec中，主要想要达到的三个特性为： 1、Capturing both Periodic and Non-Periodic patterns-捕捉到周期性与非周期性的模式； 2、Invariance to Time Rescaling-时间重缩放的不变性； 3、Being Simple enough-足够的简单。
满足使用者对美好生活的向往，构筑城市园区运营数字支座，实现“跨层级、跨系统、跨部门、跨业务”的协同管理和服务，强化系统集成、整体提升，推动园区“经济、生活治理”全面数字化转型，推动“产、居、商、服、管”协同、互为促进，整体推进园区与政府、社会等各类信息系统的业务直通、数据联动。着力解决“数字鸿沟”问题，倡导名类公共服务“进入园区无障碍”，打造可持续发展的园区发展理念。
夯实城市数据资源基础 建设集中汇聚、高度融合、及时更新、切实可用的数据资源中心 完善数据资源“三清单一目录” 推动数据资源汇聚，提高数据质量，提升城市数据综合治理能力
智慧园区解决方案创新智慧应用，显著增强了系统参与者能力，赋予园区以生命，给园区装上智慧大脑，为客户数字孪生智慧建筑建设提供一体化集成平台和一站式解决方案。
勒索软件攻击最近变得越来越突出，世界各地的组织都实施了应对威胁的政策和建议。在这次演习中，学员将面临一次真正的勒索软件攻击。为了成功地完成这次演习，学员必须通过对受感染的站点网络和C&C服务器进行全面的技术取证调查,构建一个完整而准确的事件链。 在他们的调查过程中，学员会遇到应对勒索软件事件的挑战,会接触到针对这种威胁的不同预防方法。
没有账户，需要注册
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出，“新一代智能终端”是基于信息通信技术，以强感知、强计算、强交互、强体验为特征，能够执行多元化复杂任务，为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来，以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。
第一条(立法依据)为了促进人工智能发展，规范人工智能的研发、提供和使用活动，维护国家主权、安全与发展利益，保护个人、组织的合法权益，根据宪法，制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管，适用本法。
本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术，系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面，报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术，通过软硬件协同设计实现数据路径优化，显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略，包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制，以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构，并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明，该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟，验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后，报告总结了当前国产生态面临的挑战，提出未来优化方向，为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。
当前，世界变局加速演进，地缘政治严峻复杂，全球经济增长动能不足，国际投资风险上行，韧性与安全成为跨国公司全球投资布局的重要考量。在此背景下，中国凭借超大规模的市场优势、持续稳定的政策环境以及完整的产业链供应链体系，依然是跨国公司全球战略布局中不可或缺的关键枢纽。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
