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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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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区别于传统消防联网模式,在符合GB50440要求的同时,将互联网思维融入消防信息化管理,将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年,人工智能正式迈入 “智能体元年”,AI Agent?成为驱动产业变革的核心力量,硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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