可弹性伸缩的交换容量，统一的软硬件平台，端口类型丰富的接口板，满足客户的差异化需求；支持L2/L3交换，丰富的L2/L3业务；支持IEEE802.3ah标准，线速EPON端口，高端口密度（4/8EPON业务板）高光分路比，高光纤利用率；DBA动态带宽分配，支持QoS；网管系统，支持带内/带外管理；OLT支持系统控制板的冗余备份功能，支持电源的冗余备份；完善的安全机制；
实时统计各类指标、监控项 Realtime ca lculate all kinds of metricsandmonitor items. 辅助业务实时分析做决策、监控报警等 Assist business to make decisionandalarm in realtime. 数据清洗、拆分、join等处理 Data cleanandsplitandjoin etc. 数据etl处理 Data extractandtransformandload. 实时业务处理 Realtime business process. 特定业务逻辑处理:实时调度 Specific business processing: realtime scheduling.
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。
黑客的三生三世 第一世 : 传统的攻击方式 第二世 : 大数据发展下的黑客攻击 第三世 : 未来的安全憧憬 从新闻看安全 共和党数据库泄露导致美国 2 亿选民个人信息曝光 220 万恐怖分子嫌疑人数据泄漏 14 亿身份信息泄露案从新闻看安全 共和党数据库泄露导致美国 2 亿选民个人信息曝光 220 万恐怖分子嫌疑人数据泄漏 14 亿身份信息泄露案
未来工业发展趋势 ◆ 通过机器人、传感器、各类工业软件实现无人化生产，黑灯工厂成为可能。 ◆ 以工业软件控制、工业知识积累、工业数据驱动，正在引发一场工业生产革命
由于在不司时期,应用不同技术。_与不同厂商合作,建设了不民规模的业务应用系统，导致大量教柔孤岛问题,系统间值也不一致目难以整合，希望通过数联治理和天数察的建设对致编加以融合，解决数据中存在的各种问题并让各系统间数据能够互联百通。
PaaS层互联网通信云面向具有一定开发能力的客户群体（TO C应用开发者和TO B的ISV），以定制化能力、私有部署同SaaS厂商区分开来；与传统短信和语音PaaS强调运营商资源不同，IM和RTC技术是互联网通信云核心竞争力
当我们统计产品DAU 按设备统计，还是按账户统计？ 要求用户在产品内产生操作吗？ 要求一定的停留时长吗？ 包括网页端的用户吗？ 按前台上报还是后台上报？ 包括黑产用户、作弊用户吗？
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
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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人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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