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数据驱动城市智能

子政务和城市安防领域资深专家;是“超时默认”和“限时督办”政务关键流程机制的发起人;并在业内最早提出城市安防BOT建设模式。 在数字孪生世界里对市域社会治理和智慧社区建设,利用5G和物联网赋能已成为不可逆转的趋势。智慧社区将进一步延伸至智慧化、智能化的大数据社区应用服务,将进一步夯实智慧社区的建设成效,发挥更大的作用。

  • 2021-06-24
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AI在安全领域的投资机会

安全投资,我们在说什么 现实很骨感,但理想很丰满 数据智能+安全的落脚点 自主学习和主动防御 物联网安全 车安全 数据交换安全 区块链和去中心安全

  • 2021-06-24
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智能驾驶面临的安全挑战及解决思路.沈骏强

保障自动驾驶安全的基本要素 安全驾驶策略和对事件的反应 安全架构设计 系统冗余性要求 安全架构概貌 系统失效情况下的安全降级机制 对传感器失控的监控 对通信失效的监控 对系统失效的监控 安全与智能 ICA和TJP的差异 如何定义好场景 传感器的感知范围 把安全和智能有机结合的关键一步 自动驾驶系统的Fallback策略 简化的TJP状态转换模型 总结

  • 2021-06-24
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菲莹-3D图形赋能下的视觉新制造

阿里云智能-达摩院-人工智能中心(Artificial Intelligence Center)是阿里云智能负责云上人工智能技术研发及产品落地应用的团队。 愿景:以卓越的技术,打造过硬的产品,为用户创造不可替代的价值。

  • 2021-06-24
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小米.IoT与隐私保护.崔宝秋

为什么隐私如此重要? IoT与隐私 个人数据的定义 安全无小事,且行且珍惜 隐私五大准则 小米隐私保护进化之路 隐私保护的落实 大数据 vs 隐私 TRUSTe 隐私认证 隐私认证 《南方都市报》发布1000家网页、APP隐私保护排名 深化与TrustArc的合作 欧盟 GDPR 的合规和认证 IoT安全与隐私 小米IoT安全守护计划

  • 2021-06-23
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基于人工智能的大数据安全.天空卫士杨明非

业数字化转型趋势 企业数字化转型对企业IT安全的挑战 企业核心数据资产正在承受前所未有的巨大风险 合规需求在逐步加强 网络安全面临转折点 传统面向威胁的安全模型 面向人和数据的新安全模型 数据治理与数据安全 应对:建立行为+数据的新安全体系 全面的大数据安全保护体系 建立以人为中心的数据安全体系 以人为中心的内部威胁防护系统 用户风险报告 预置专家模型 ERS(持续更新扩展) 新安全体系的业务价值–Insider Threat Protection 以人为中心的持续性数据安全模型 关于天空卫士 我们的使命与愿景 保护中国企业信息资产安全

  • 2021-06-23
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.政务大数据与密码应用.董贵山.0905

大数据时代的到来,改变了政府、企业、个人的生产和生活方式,极大地提高了社会生产效率,提 高了政府的管理和服务效率,改变了企业的生产和经营模式,创新了人们的生活方式 数据的获取、处理与应用在人类社会发展中一直扮演着重要角色。信息技术的出现为数据处理提供了 自动化的方法和手段,推动数据(信息)成为继物质、能源之后的第三大战略资源。大数据是信息技术及其 普适应用发展到一定阶段的“自然现象”,源于互联网及其延伸所带来的无处不在的信息技术应用、以及信 息技术的不断廉价化

  • 2021-06-23
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2018数据安全分论坛.08.边缘化的智能体场景重构的趋势.刘宁宁.东软

01智能边缘化是新一代大数据应用架构 02场智是智能边缘计算的高级形式 03多智能体系统 04边缘化智能体实践

  • 2021-06-23
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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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