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金融安全与区块链分论坛.金融数据资产安全与价值挖掘

在金融服务线上线下的多场景融合, 年轻客户群体展出高度数字化和个性化的需求与偏好, 新兴技术的快速成熟 的背景下, 财富管理、 资管市场正快速步入技术和数据驱动的全面智能化时代, 各类管理机构面对新的环境、 将 充分利用金融科技的力量走数字化智能化之路, 以实现更全面的客户服务、 更高效率的营运体系, 更智能的投资 研究服务以及更为前瞻的风险管理。

  • 2021-06-23
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【大数据】智能制造大数据云平台技术方案

智能制造不仅生产过程须实现自动化、透明化、可视化、精益化,而且产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成,保证车间信息共享、准时配送、协同作业。 智能制造 的实现必须依赖于无缝集成的信息系统(核心系统主要包括PLM、ERP、CRM、CPS、云平台和工业大数据分析),保障企业运营指令和经营数据的自由流通。在大量的经营数据存储云平台后,企业运用大数据分析,支撑业务战略决策,提高顾客服务水平,促进销售获得客户,开发创新产品,强化财务管理,实现决策自动化。

  • 2021-05-31
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智慧物联02-研华训练推理一站式平台方案助力产业AIoT再升级-马萍

应用场景: 广东某公安局在现有的监控视频,建立数据的搜集和分析。数据内容是来自广东某市区内所有道路、小区、车站等视频数据。GPU服务器加速视频数据分析,准备快速锁定嫌疑人活劢轨迹。

  • 2021-04-24
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信息安全等级保护与整体解决方案

安全定义:防止任何对数据进行未授权访问的措施,或者千万信息有意无意泄漏、破坏、丢失等问题的发生,让数据处于远离危险、免于威胁的状态或特性。网络安全:网络的组成方式、拓扑结构和网络应用

  • 2021-04-26
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智慧交通综合管控解决方案

智慧交通综合管控平台是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效的集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的、实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。 智慧交通综合管控平台作为智慧交通建设的核心和数据采集、处理、融合、应用的枢纽,将智能交通建设的各个外场子系统的数据进行实时的采集、转换、处理及存储,并在数据集成、融合、分析挖掘的基础上,汇聚于公安交通的智慧应用中,大大推进了交通业务的智能化和智慧化,提高了交警各部门人员的工作效率。

  • 2021-04-23
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德勤新基建下的自动驾驶单车智能和车路协同之争

2020年3月,随着中央政治局会议的正式定调,“新基建”,即新型基础设施建设,成为公众新焦点。4月,发改委明确新基建范围。在新基建涉及的细分领域中,5G、物联网、卫星互联网、人工智能、数据中心、智能交通基础设施均与自动驾驶技术密切相关,自动驾驶站在这几大领域的交汇处,将作为重点落地场景推动新基建的发展。而新基建也将为我国自动驾驶技术的发展创造前所未有的战略窗口期,进一步加速自动驾驶的商业化落地。 自动驾驶技术的突破,是影响汽车产业未来发展的最大变量。随着无人驾驶技术的成熟和商业化程度加深,汽车将不再是从属于人的驾驶工具,而是成为自主导航的运输类机器人,推动真正共享汽车时代的到来,并重新定义用户出行体验、整车销售模式和价值分配格局。

  • 2021-03-18
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国家工业信息安全发展研究中心工业互联网平台创新发展白皮书

为了全方位呈现我国工业互联网平台总体发展阶段性进展、重点行业的应用实践和成效、重点工业互联网平台的核心能力和解决方案,解答目前我国工业互联网平台为工业企业提供了哪些服务、解决了工业企业哪些业务痛点、应用效果如何等社会各界关注的重点问题,在工业和信息化部信息化和软件服务业司的指导下,国家工业信息安全发展研究中心、两化融合服务联盟、产业互联网发展联盟联合组织开展了我国工业互联网平台发展情况调研,搜集、分析了62个平台、229个工业企业应用案例,组织编写了 《工业互联网平台创新发展白皮书(2018)》,希望为政、产、学、研、用等各参与主体提供参考和 指引,与业界共同推进工业互联网平台的务实创新发展。

  • 2021-03-20
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物联网在智慧城市和智能建筑中的应用

物联网不等于5G,在5G之前物联网就一直存在,有线技术也属于物联网技术。 5G的应用包括三部分,实际上物联网只是其中一部分。(1)宽带业务,5G应用宽带可以很快地下载电影或者是看3D视频。(2)窄宽带业务,窄带的业务才是物联网的业务,窄带业务可以承载海量物联网数据的传输,速率可以达到一兆。(3)低延时业务,可用于自动驾驶上。

  • 2021-04-19
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竞争对手分析

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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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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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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。

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微模块化数据中心机房建设方案

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