当前网络规模不断扩大，网络环境日趋复杂，安全威胁也日益加剧，网络态势感知是在此大数据背景下的时代产物。网络安全态势感知包含态势理解、态势评估、态势预测及态势可视化4个环节。态势评估是网络态势感知的核心环节，针对评估方法中的粗糙集方法，由于粗糙集只能应对离散型的态势因子，对于连续型的态势因子需要做离散化处理，离散化方法将损失精度，若离散化方法选取不当，甚至将改变原始态势信息。模糊粗糙集方法是粗糙集的扩展方法，利用模糊集在描述模糊性上的优势，使得该方法能够直接处理连续型态势因子，但由于计算时间复杂度过高，难以应对大规模数据。通过大量实践，我们得出了一种基于聚合的模糊粗糙集方法，该方法通过一种规则聚合方式，缩减了规则数量，并通过定义聚合后规则的相似性度量，继而应用模糊粗糙集方法进行属性约简，得到约简的态势决策规则，使得模糊粗糙集方法在时间复杂度上变得可行。
在新基建，数字经济的政策推动下，行业数字化转型建设如火如荼，本文提出了一种业务为主线的数字化转型建设的基本模型：数据应用业务链，并以数据应用业务链的业务的数据，数据的业务，业务的业务的三个环节探讨了数字化转型建设的能力构建及其基本过程并划分了可合作的能力属性，为数字化转型建设指明道路。
互联网时代，尤其是社交网络、电子商务与移动通讯把人类社会带入一个以PB为单位的结构与非结构数据信息的新时代，它就是“大数据(BigData)”时代。 大数据为云计算的大规模与分布式的计算能力提供了应用的空间，解决了传统计算机无法解决的问题。这个领域的计算标准与软件均刚刚起步，为全世界新型软、硬件及应用创新提供了前所未有的机会。
什么是智能工厂? 智能工厂是指利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务,提高生产过 程可控性、减少生产线人工干预,集智能手段和智能系统等新兴技术于- -体 ，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
为指导当前和未来一段时间工业互联网标准化工作，解决标准缺 失、滞后、交叉重复等问题，落实国务院“关于深化’互联网+先进 制造业’发展工业互联网的指导意见”，由工业和信息化部指导，在 紧密结合《工业互联网标准体系框架（版本 1.0）》、全面总结工业互联网标准化需求基础上，工业互联网产业联盟（以下简称“联盟”）组织撰写《工业互联网标准体系（版本 2.0）》，修订了工业互联网标准体系框架及重点标准化方向，梳理了已有工业互联网标准及未来要制定的联盟标准，形成统一、综合、开放的工业互联网标准体系
大数据渗透各行各业，不同的行业在数据量、数据来源与数据类型方面有着较显著差异，因此也决定了大数据在行业应用方面存在较大差异
当前，以物联网、大数据、人工智能等新技术为代表的数字浪潮席卷全球，物理世界和与之对应的数字世界正形成两大体系平行发展、相互作用。数字世界为了服务物理世界而存在，物理世界因为数字世界变得高效有序，数字孪生技术应运而生，从制造业逐步 延伸拓展至城市空间，深刻影响着城市规划、建设与发展。数字孪生因感知控制技术而起，因综合技术集成创新而兴。数字孪生城市是在城市累积数据从量变到质变，在感知建模、人工智能等信息技术取得重大突破的背景下，建设新型智慧城市的一条新兴技术路径，是城市智能化、运营可持续化的前沿先进模式，也是一个吸引高端智力资源共同参与，从局部应用到全局优化，持续迭代更新的城市级创新平台。
首先看一下58大数据平台架构。大的方面来说分为三层：数据基础平台层、数据应用平台层、数据应用层，还有两列监控与报警和平台管理。 数据基础平台层又分为四个子层： 接入层，包括了Canal/Sqoop（主要解决数据库数据接入问题）、还有大量的数据采用Flume解决方案； 存储层，典型的系统HDFS（文件存储）、HBase（KV存储）、Kafka（消息缓存）； 再往上就是调度层，这个层次上我们采用了Yarn的统一调度以及Kubernetes的基于容器的管理和调度的技术； 再往上是计算层，包含了典型的所有计算模型的计算引擎，包含了MR、HIVE、Storm、Spark、Kylin以及深度学习平台比如Caffe、Tensorflow等等。 数据应用平台主要包括以下功能： 元信息管理，还有针对所有计算引擎、计算引擎job的作业管理，之后就是交互分析、多维分析以及数据可视化的功能。 再往上是支撑58集团的数据业务，比如说流量统计、用户行为分析、用户画像、搜索、广告等等。 针对业务、数据、服务、硬件要有完备的检测与报警体系。 平台管理方面，需要对流程、权限、配额、升级、版本、机器要有很全面的管理平台。
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
数据来源链：空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构，所涉及到的金额均为2023年自然年收入， 均为不含税销售收入。
感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情，但自从生成 式人工智能（AI）革命全面展开，也仅仅过去了三年。从 那时起，无数新平台和用例如雨后春笋般涌现，品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。
智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品，被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪，父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战（赫斯和梅辛格，2025；拉德斯基，2025；苏金德，2025）。与此同时，该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出，部分智能玩具收集儿童敏感数据，比如儿童的声音和对话， 在测试中，这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容（穆雷等人，2025）。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ，也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。
2024年11月，自然资源部正式发文，明确允许地方政府运用专项债券资金收回收购存量闲置土地，优先覆盖企业无力开发、已供应未动工的住宅与商服类闲置用地，为盘活存量土地、优化土地供需格局提供了政策依据。
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