01-金融业大数据技术应用情况 02-大数据风险管控的机遇和挑战 03-大数据风险管控能力建设 04-智能风控体系建设
画像从互联网到安全 安全画像构建 画像的AVL insight实践 面向现场分析的画像实践 1、互联网画像是商务驱动画像生成，标准， 画像可以是自上而下，也可以是自下而上。 自上而下：“男人” 自下而上： “坏人”“有钱”“偷钥匙” “晚上”“惯犯”“瘦” 2、安全画像是发现查询驱动，结构化 他是作为一个线索来发现，需要做二次关联。 “坏人”-＞目的：偷东西-＞环境：“晚上” -＞手段：“用钥匙开门”-＞频率：之前很长时间持续
在大数据环境下， 敏感属性由 原来具体的、 明确的属性集， 成为散 落在海量数据中分散的、 模糊的信息 碎片 ----- 隐形隐私 由此带来了形式多样的隐私信 息挖掘推断技术
金融危机的发现机制 多个异构市场之间的关系 市场内/市场间关系 金融危机在跨市场指标上的异动反应 其它相关工作
？ 反欺诈 ？ 借款人是否是本人? ？ 如果借款人是本人,他提交的资料是否是真的? ？ 信用评估 ？ 还款能力 ？ 月收入是否足够覆盖还款? ？ 还款意愿 ？ 是否是老赖?是否有诚信?
数据下的数据安全 数据的那些年 大数据:新的生产要素 互联网+ 激活大数据 互联网+ 的动力之源 万物互联,边界在模糊 越来越复杂的数据安全 正面临的挑战:新技术风险+政策风险 数据与数据风险无处不在 阿里数据保护的两大重点 阿里数据保护的目标 阿里数据保护的应对 组织保障 三分管理,七分治理 技术框架 结论
通过互联网的漏洞进行牟利已经成为一种趋势 困扰互联网企业的典型业务安全问题 挑战一 – 黑产产业链化 挑战二 – 黑产组织专业化 挑战三 – 新型手段层出不穷,隐蔽性增强 依赖大数据应对挑战 应对方式1 – 依赖数据打造风险控制产品闭环 应对方式3 – 联防联控、行业联盟
政企安全 政企云化是大趋势 政企的安全顾虑及现状 政企云的云安全建设 政企安全大数据化 政企安全移动化
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
针对现有基于深度学习的潮流计算方法均基于回归模型，不具有潮流判敛功能对输入的潮流不收敛样本仍映射出虚假系统潮流分布问题，提出一种适用于潮流分析的多任务学习模型，同时具备潮流判敛及潮流分布计算功能。
本文提出了一种基于气吹灭弧原理的一体化防雷灭弧间隙，并且基于磁流体动力学原理 (MHD)对间隙电弧进行仿真分析，利用有限元仿真分析软件搭建了该一体化防雷灭弧间隙模型，分析了间隙电弧熄灭的能量消损过程。
数字孪生城市是在数字空间对物理城市进行复刻、精准映射、实时交互的数字城市，通过数字建模、感知连接、智能分析等技术，洞察物理城市运行状态，仿真推演运行趋势，形成智能交互决策，反馈于物理城市，实现对物理城市的持续优化和迭代升级。自 2017 年“数字孪生城市”建设理念被首次提出以来，在国家部委政策驱动下，数字孪生城市相关技术逐渐成熟，全国多地加快数字孪生应用场景创新实践，在文旅、城市治理和网络等热点领域形成大量优秀案例，市场规模持续增长，应用效能不断增强。
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