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大数据、云计算支撑下的智慧安监_20150818 江苏省安监局

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)。

  • 2021-06-30
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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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智能制造+智慧工厂整体解决方案

供给侧的结构性改革,就是弥补高品质、高效率、高技术茶产品的供不应求。就需要加大并优化资金、技术、人力的投入,并通过这些生产要素促进中国制造业的转型升级,变中国制造为中国“智”造。

  • 2021-04-22
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大数据融合数仓场景化解决方案

随着大数据和物联网技术的迅猛发展,数据进入爆炸式增长期,原有数据仓库处理分析的低扩展性、高扩展成本、单一数据格式、高时延,成为了客户挖掘数据金矿的阻力。如何构建一个全新的数据仓库分析平台,集高扩展性、低扩展成本、处理多种数据格式文件、低时延等特性,成为当下急需解决的问题。

  • 2021-03-26
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大数据实时流处理场景化解决方案

随着互联网的进一步发展,信息浏览、搜索、电子商务、互联网产品等将生活中的数据流通环节在线化,让我们处在一个数据爆发式增长的时代。而信息的交互和沟通正在从点对点往信息链甚至信息网的方向发展,这样的背景下,企业想要尽快获取数据的价值,进而对数据的实时处理有了更高的要求。

  • 2021-03-25
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阿里巴巴基于KubeVela的新一代应用交付管理系统实践

云原生应用交付面临挑战—多样化的交付环境 ? Workload 多样:对接不用集群环境、灰度发布、流量管理方案 ? 部署环境多样:公共云、专有云、私有化部署,对接不同APM方案 ? 云资源使用多样:对接不同Provider、云资源管理方案,对接云产品差异化配置

  • 2021-05-06
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GPU深度报告,三大巨头,十四个国内玩家一文看懂

GPU是Graphics Processing Unit(图形处理器)的简称,它是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上运行绘图运算工作的微处理器。

  • 2021-03-16
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第二章大数据离线批处理场景化解决方案

进入大数据时代,企业产生的数据出现爆发式增长,部分数据需要实现离线存储分 析,而传统的数据处理方案满足不了海量数据存储和海量数据处理需求。结合大数 据离线技术,如何提出行之有效的解决方案以及如何去实施应用,成为企业面临的 难题。

  • 2021-04-17
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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采用基于1oT、大数据、5G、边缘计算、云计算和A应用技术的通用全平台,搭建感知设备接入管理平台,实现对感知层的设备的接入和管理,实现设备部署、帐号注册、配置更新、固件升级、业务分析、设备监控管理、主动监控等功能服务于一体,提供WEB图形化用户界面,带来安全可靠、便捷高效、易用易部署的全方位设备管理解决方案。

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结合数据流相关的业务流程,加强数据在访问、运维、传输、存储、销毁各环节的数据安全保护举措: ·及时梳理和更新数据资产清单,增加/修改核心数据资产信息及安全访问角色; ·监控数据安全指标,加强敏感数据的用户访问行为管控; ·主动响应最新合规需求,新增或移除数据安全管控策略; ·当业务模式或组织结构发生变化,及时调整敏感数据的访问权限和行为方式;建全高效数据安全组织结构,调整和持续执行数据安全策略和规范。

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