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工业互联网安全产业发展态势及路径研究

工业互联网安全是实现我国工业互联网产业高质量发展的重要前提和保障,也是建设网络强国和制造强国战略的重要支撑。目前,我国工业互联网发展迅速,已广泛应用于能源、交通、制造、国防等行业领域,对经济社会发展的带动效应日益显著。工业互联网在构建全新生产制造和服务体系,为高质量发展和供给侧改革提供支撑的同时,也打破了传统工业环境相对封闭可信的状态,增加了遭受网络攻击的可能性,为此,亟需加快构建工业互联网安全保障体系,提升工业互联网安全保障能力。

  • 2021-09-08
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高效能研发体系构建方案

背景:技术管理者(技术总监/经理/CTO)都会面临公司战略执行,公司业绩的压力,以及业务对技术团队支撑能力的期望和诉求。如何打造一支快速响应,高效能,能打硬仗的技术团队?是技术管理者的挑战和必须完成的任务。

  • 2021-08-17
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如何制定敏捷的数字化转型策略

从技术的角度来看,自动化是几十年来持续改进的动力。我们经常看到通过使用操作技术(OT)系统(如PLC和DCS)和信息技术(IT)解决方案(如ERP和SCM)、机器人和其他类型的协调控制来实现这一点。此外,制造企业也在应用业务流程管理方法,如TQM和Kaizen多年。这些方法已经被证明是非常成功的。

  • 2021-07-30
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针对强人工智能安全风险的技术应对策略

强人工智能是人类想要且正在创造的机器,但也可能通过社会操纵、新型战争、权力动态变化等方式引发一些实质性的问题。强人工智能可以由一套系统处理各种智能行为,而弱人工智能针对每种智能行为都需要新的独立系统,这是两者之间的根本性区别。对强人工智能可能的安全性风险进行评估并制定适宜对策,探讨有效驾驭强人工智能并使之既造福于人类又不对社会造成危害的举措,已经成为世界性的研究议题。

  • 2021-07-02
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2019 5G车路协同创新应用白皮书 腾讯

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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人工智能技术在美国军事情报工作中的当前应用

近年来,随着科学技术的发展,在战争需求的强大推动下,战争形态正在发生深刻演变,同时也强烈牵引着军事情报工作相关技术的创新发展。 人工智能技术作为被人们普遍认为是最有可能改变未来世界的颠覆性技术,在美国军事情报工作中已经有了一定的应用。 研究其在军事情报工作中的当前运用及发展趋势,可为我国军事情报领域人工智能技术快速发展提供借鉴与参考。

  • 2021-06-16
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基于物联网平台的智能楼宇总体规划设计方案

物联网是一个宽泛概念。通俗地讲,物联网是万物都可以上网,物体通过装入射频识别设备、红外感应器、全球定位系统或其他方式进行连接,然后接入到互联网或是移动通信网络,最终形成智能网络,通过电脑或手机实现对物体的智能化管理。

  • 2021-06-18
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华为敏捷校园网络解决方案

华为敏捷校园网络解决方案-针对各种新教育应用,高校校园网络必须要有质的提升,才能让高校信息化适应现代化教学变革。同时网络自身的管理与维护不希望占用网管部门太多精力,需要尽可能减轻运维负担。校园网络与信息化部门同时还承担了学校教研创新的任务,需要体现出技术前沿的理念,并且能够看到并引领信息化发展的潮流,为提升整个学校的科研学术水平贡献独特的价值。

  • 2021-04-22
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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