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宜信智能风控--谛听决策平台建设实践

1谛听决策平台概览 2谛听业务场景介绍 3谛听系统整体架构 4谛听决策核心流程 ●成本高-开发代码来实现具体规则 上线慢-与系统功能一起排期等待开发 维护难-政策、业务同事无法自行新增、修改 ●耦合紧-和业务流程逻辑紧密耦合,不利于维护数据少.缺少丰富的数据源 管理难-规则分散在各个业务系统,缺乏统一管理

  • 2021-07-19
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2.nick.Akamai.Intelligent.Edge.Security.中文.4.25

二十年安全行业经验 为什么安全防护如此困难? 撞库攻击-每日攻击数 API 流量的崛起 这对您意味着什么 安全技能不足 新模式 DDOS 攻击在持续增长 撞库攻击-按垂直行业 撞库攻击-零售企业(按类型) 撞库攻击-攻击来源 API 命中垂直行业与企业 API 流量 AKAMAI 边缘安全 AKAMAI 智能边缘安全 边缘安全:新模式

  • 2021-07-06
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企业安全建设点滴分享.罗启汉

安全建设中的典型现象与“坑” 如何应对其中的问题 甲方安全人才主要构成 他主要从甲方业务安全建设历程中,通过提炼的Case去阐述期间出现的各类问题/坑,通过问题根源分析结合实践介绍可行的解决方法。 同时,整个建设历程中,安全人才的组成、培养、配合机制及素质要求也是很关键的,这里也会结合Case分享下相关总结/体会。

  • 2021-07-02
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数据安全分论坛.以数据为中心的安全体系架构

数据安全技术体系 深度内容数据识别技术 数据防泄漏技术 数据脱敏技术 数据库安全防护技术 大数据安全防护技术 一体化数据安全交换技术 统一数据安全智能管控技术 数据库数据全生命周期防护 文档全生命周期防护 大数据全生命周期防护 天融信数据安全整体防护最佳实践

  • 2021-07-01
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可信人工智能

可信人工智能应该具备与人类智能类似的特质 鲁棒性:对未知或对抗条件 自我反省:对自身性能或错误有感知 自适应:对新的环境或目标 透明性、可解释性::对分析过程 公平性:对决策过程

  • 2021-06-30
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金融企业.趋势研究与实践

S-SDLC:帮助软件企业降低安全问些,提升软件安全质量。 DevSecOps:核心理念为安全是整个IT团队(包括开发、运维及安全团队)每个人的责任,需要贯穿从开发到运营整个业务生命周期的每一个环节。 包含运维:安全历程:渗透测试》源码检测》上线检测》SDLC 》DevOps,安全在不同开发模式下表现出的不同形式

  • 2021-06-27
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整车电子电器架构演变推.动车联网信息安全的发展

1. 人工智能等新技术驱动汽车产业进入4.0时代 ? 从工业1.0的机械化、2.0的电气化到3.0的机电一体化,汽车工业每次都发生了重大变革 ? 以CPS为标志的工业4.0时代,将使汽车在未来10 ~20年中发生革命性的变化 2. 智能网联带来交通系统的深刻变革 ? 交通安全:交通事故率可降低 95%; ? 交通效率:车联网技术可提高道路通行效率10%,CACC系统大规模应用将会进一步提高交通效率; ? 节能减排:协同式交通系统可提高自车燃油经济性20%-30%,高速公路编队行驶可降低油耗10%-15%; ? 产业带动:智能网联汽车产业将会拉动机械、电子、通信、互联网等相关产业快速发展; ? 交通出行及商业模式的改变:减轻驾驶负担,娱乐,车辆共享,便捷出行。

  • 2021-06-21
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企业安全体系发展与最佳实践

阿里巴巴副总裁、阿里云安全事业部总经理、阿里巴巴集团第一位安全工程师肖力为大家带来企业安全体系发展与最佳实践的介绍。内容包括企业安全体系的演变,阿里在整个企业安全体系各个基础风险域当中的一些最佳实践,以及云计算对安全体系的影响。

  • 2021-05-06
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具

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教育机构的规模壮大,行政会议频繁,而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长,影响工作内容的执行,更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议,减少差旅会务成本,缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。

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