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安全威胁情报与基础数据

威胁情报这个概念这两年持续升温,越来越多的业内公司根据自身的业务以及产品形态开始对这个概念给予不同角度的解读。无论国内国外,各个老牌新兴厂家都开始搭威胁情报这班车,宣传和强调自家产品与威胁情报千丝万缕的基因联系和产出情报的及时及准确度。 然而在实际运用中,作为用户,不难觉察目前这个领域虽然吵得很火热,但实际应用落地不多,不少用户对威胁情报到底是什么,应该是什么样子,是否真的有实际案例,是否有效果等不是很明确。 本次讲座中,我们将从技术视角讲述我们对威胁情报的理解,观察和思考。并带领大家感受威胁情报的实际案例。

  • 2021-06-23
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大数据工程师必读手册-阿里巴巴

飞天大数据平台在阿里巴巴集团内每天有数万名数据和算法开发工程师在使用,承载了阿里 99% 的数据业务构建。同时也已经广泛应用于城市大脑、数字政府、电力、金融、新零售、智能制造、智慧农业等各领域的大数据建设。

  • 2021-06-29
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数据中台解决方案

互联网公司近年接连实施“大中台”战略,构建符合互联网大数据时代的,具有创新性、灵活性的“大中台、小前台”的机制,即作为前台的一线业务会更敏捷、更快速的适用瞬息万变的市场,而中台将集合整个集团的运营数据能力,产品技术能力,对各前台业务形成强有力的支撑

  • 2021-12-29
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蚂蚁金服数据分析平台

1、蚂蚁金服数据平台部简介; 2、数据分析领域简介; 3、数据分析平台演进历史及数据分析平台3.0详解; 4、数据分析驱动数据分析平台性能优化。

  • 2021-03-25
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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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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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医院大数据解决方案

大数据的出现,帮助医疗行业有效地解决了当前的问题,有力地推动了卫生部强调的医疗、医疗改革和医疗保险三轮驱动,依靠数据作为链条,预防为主、防治结合,建成一体化的医疗服务体系。 2018 年 9 月 13 日,国家卫生健康委印发了《 国家健康医疗大数据标准、安全和服 务管理办法( 试行)》, 对医疗健康大数据行业从规范管理和开发利用的角度出发进行规范。《办法》 从医疗大数据标准、 医疗大数据安全、 医疗大数据服务、医疗大数据监督四个方面提出指导意见, 医疗大数据领域的未来确可预期。

  • 2021-07-01
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数据治理与大数据平台设计(39页 PPT)

数据治理_统一数据源展示,数据治理,数据管理,api治理,支持多种数据源接入,实时数据分析,实现数据可视化,数据统计,风险监控,企业管理,降低企业成本,提高企业的数据价值.,隔离外部风险免开发快速接..

  • 2021-03-27
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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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人工智能赋能应用实践指南

当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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