风控是什么? 大数据 大数据下的 风控 大数据下的 风控模式 微数据风控 微数据风控 （数据采集） 微数据风控 （实时计算） 微数据风控 （内存计算） 微数据风控 （变量体系） 微数据风控 （规则引擎） 微数据风控 （溯源）
大数据时代 大数据安全问题 大数据的非对称安全方案 抛砖引玉---隐私云 隐私云的优势 大数据定义 ÷ 大数据 : 无法在一定时间内用传统软件工具对其内容进行 抓取、 管理和处理的数据集合 ÷ 大数据 = “ 海量数据 ” （ ∞0） + “ 复杂类型的对象 ” （ ∞1、
安全现状 云端安全体系概述 文件云 特征云 URL云 大数据时代的安全 云端智能启发式引擎 威胁情报数据平台
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
群体 黑客行 动 主 义 松散的黑客 组织 攻 击团队 基于政治、 意 识 形 态 或 商 战 目的的有 组织团队 ! 攻 击 目 标 更重要、 更明 ？ ! 研制更 为 先 进 的攻 击 技 术 或工具 "
安全数据分析 大数据安全分析 从数据行为和关系中检测风险,并能产生举 一反三的学习能力,无需人工干预并持续完 善检测能力。
MetaData的获取 大数据分析平台 安全事件关联分析 未来研究方向 ？大规模网络安全态势感知和监测 ？多方来源安全事件的关联分析 ？满足百亿级的安全数据处理实用化 ？和安全研究机构的多方交流,情报交换 ？和云计算团队的继续深度合作
1.具有高性能、高可靠的数据采集传输能力，支撑复杂工业环境下的采集交换与清洗加工 2.以数据质量为核心的数据治理能力体系，解决大规模、复杂环境下数据的治理问题，实现数据资产统一管理 3.提供采集、存储、计算、挖掘、展现为一体的数据应用服务 4.高性能的数据服务开放能力，支持数据服务API自动生成 5.数据中台带有知识图谱，解决中台数据深度融合和智能化应用
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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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