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.数美时代.梁堃.Sentry.金融实时风控系统

01 背景与挑战 02 Sentry实时风控系统 03 Q&A 数美 金融大数据解决方案提供商 核心业务 为金融行业提供大数据产品及服务开发,并提供基于大数据场景的解决方案。主营产 品(业务)分为风险控制类、 用户画像类、 精准营销类、 数据分析与挖掘类、 数据仓库类、 大数据 决策支撑类

  • 2021-06-23
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大数据可视化技术面临的挑战及应对措施

本文从大数据本身的特点及其应用需求出发,结合数据可视化的研究现状,介绍了适用于大数据的数据可视化技术;分析在大数据条件下数据可视化所要解决的8个关键问题;讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用。

  • 2021-05-31
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谈谈基于DGI框架的数据治理

在大数据和数据科学时代,大多数组织都意识到数据在加速结果方面的潜在力量。然而,大多数人面临的挑战是,不断变化的客户期望和相关需求,以确保准确和可访问的数据,以指导决策,以满足客户的不同需求。 一个全面的数据治理过程可以帮助确保数据的一致质量、完整性和可用性。此外,了解客户的需求以及与组织的互动有助于缩小期望与组织交付的价值之间的差距。在本文中,分享了我们从工作中总结的有价值的见解,并强调了几个更关键的成功关键。

  • 2021-10-29
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银行业数据治理的实施路径——基于资产管理的视角

商业银行应当以资产管理的视角来推动和落实数据治理,实现对数据资产的有效管理。在实践中,应从数据资产的入口进行规划,兼顾银行的外部数据和内部数据,实现从数据到系统的高度整合。打破原有业务篱笆,实行数据和业务双重驱动、业务与数据相适应的机构和部门设置改革。 充分发挥数据资产的外部公共性,实现数据资产的范围经济效用。合理设计数据资产所创造价值的分配机制,激励数据资产的合理使用与高质量数据资产的生产。与此同时,需特别重视数据资产管理过程中的风险评估与风险预警,通过制度和系统有效地控制风险。

  • 2021-10-08
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未来制造的数字空间一瞥

各种新技术,如新材料、增材制造(3D打印)、微纳技术、新能源、数字技术(包括智能技术)等必将对未来制造业产生巨大影响。但最深远、最广泛且全方位影响制造业的恐怕是数字技术,大数据、工业互联网、5G、虚拟现实(VR)/增强现实(AR)、人工智能等已经初步形成了制造业应用的数字空间。这些技术的飞速发展驱使人们在数字空间逐步洞见制造业的未来。

  • 2021-09-16
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AliSQL行业解决方案和上云案例

具体案例以及行业解决方案的精彩内容也不可错过,有电商秒杀解决方案,提出了秒杀场景造成的问题,通用解决方案和AliSQL解决方案,从图表对比可以看出AliSQL解决方案有显著效果。精彩案例之二游戏防闪断解决方案,以客户平时遇到的最厌恶问题之一—游戏闪退入手,从Proxy防闪断架构和Proxy桥接方面解决。精彩案例之三金融数据保护解决方案,从一主多备,数据零丢失和透明加密着手。精彩案例之四大数据量存储解决方案,海量数据压缩凭借TokuDB引擎和支持column压缩两个方式得以解决。

  • 2021-06-25
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开源大数据平台安全实践

概念 - 何为”大数据安全” 大数据安全与隐私保护 - “隐私泄露”是大数据安全首要风险 大数据安全策略 - “大数据安全”的关注点 大数据安全策略 - 边界安全( Walled Garden ) 大数据安全策略 - 边界安全:Data Proxy 数据网关 大数据安全策略 -访问控制:基于POXIS & ACLs 大数据安全策略 - 日志审计:Hadoop NameNode 日志审计 大数据安全策略 - 日志审计: Hadoop集群分析 大数据安全策略 - 日志审计: 血缘分析 大数据安全策略 - 数据保护:数字水印

  • 2021-06-23
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基于大数据分析的专网异常检测

? 基于预警监控的防御思路探讨 ? 内网安全需求探讨 ? 大数据分析下的内网安全检测 互联网的安全攻击? ? 对终端安全的防范? ? 对病毒的防范? ? 对服务器的保护? ? 网络隔离的需求? ? 身份认证需求? ? 安全审计需求?

  • 2021-06-23
  • 阅读278
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中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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当今世界,低空经济正以前所未有的速度重塑产业格局与城市发展模式。作为融合通用航空、无人机应用、智能网联、先进制造等多领域的新质生产力代表,低空经济不仅承载着缓解城市交通压力、提升公共服务效能、培育经济增长新动能的使命,更成为衡量国家和地区科技创新与产业竞争力的关键指标。中国低空经济市场规模有望在2032年达到2.5万亿规模,其广阔前景吸引全球目光。然而,产业爆发式增长的背后,空域资源释放不足、基础设施系统性瓶颈、技术标准体系滞后、商业模式成熟度低、公众信任度待提升等核心挑战,正深刻制约着低空经济从“试点探索”迈向“全域协同”的规模化发展进程。

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