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智慧学习环境移动智能终端零信任安全机制改进方案

零信任安全架构为智慧学习环境提供了全面的解决方案,但是零信任依赖的角色权限管理机制还是不能满足学生自主学习的一些特殊安全需求,因此提出一种零信任安全机制改进方案。该方案以角色信任权限管理机制为基础,以主观信任风险、客观信任风险和信任风险评判移动智能终端的风险值,如果风险可控,则对移动智能终端实施弹性授权,允许移动智能终端在权限不够的情况下,继续完成访问行为,从而满足智慧学习环境学生自主学习的需要。最后,使用案例说明智慧学习环境移动智能终端弹性授权的实施过程,证实弹性授权的可行性和实践意义。

  • 2022-03-11
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IoT物联网海量设备管理的技术挑战和实现方案

从设备管理运维的视角出发,除一般检索产品应具备的低RT、高QPS、高稳定性外,物联网平台还需为用户提供全面的数据、尽可能短的可见时延、灵活的查询,所面临的主要技术挑战包括亿级数据、数据高频变更、数据的时序特性、无 冷热特征、结构松散和数据异构。

  • 2022-03-11
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身份与访问管理技术在智慧城市的应用

当前,智慧城市建设正处于高速发展,然而城市管理相关的数据、应用、部门职责缺乏整合,难以发挥智慧城市整体效益。身份与访问控制技术作为连接中枢,为智慧城市的安全连接、高效共享和集约化管理提供核心支撑能力,因此通过分析智慧城市建设的核心要素和面临的挑战,基于智慧城市万物互联、开放共享的背景,提出了以智能身份与访问管理技术作为智慧城市安全底座的核心组件,为智慧城市建设提供端到端的全流程的可信数字身份服务。

  • 2022-03-11
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智慧城市密码应用解决方案

随着《中华人民共和国密码法》和《国家政务信息化项目建设管理办法》(国办发〔2019〕57 号)的发布,以密码为核心的网络安全的重要性越发凸显。然而,在国内智慧城市的大规模建设中,“重业务、轻安全”的现象普遍存在。密码技术作为智慧城市网络安全的基础与核心技术,从智慧城市密码的应用架构、密码核心技术、防护能力、解决的应用领域、密码应用实践等方面分别进行了阐述,可以解决智慧城市建设中出现的安全性问题, 并重点解决智慧城市建设的数据全生命周期安全、数据安全共享交换与开放、异构身份的统一识别等关键点。

  • 2022-03-15
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智慧消防解决方案(数字孪生、责联网)

分为智慧管理、智慧监控、智慧维保、智慧作战四个版块,同时具备消防远程监控功能、高效综合管理功能、云存储功能、报警提醒处理功能等智慧消防平台基本功能外,还具有自己的消防大数据监督预警功能、数字化三维预案作战指挥功能、消防安全培训功能、智慧消防维保功能等。什么是SAAS?即软件服务。我们打造的“数字孪生智慧消防三维可视化SAAS平台”就是一个综合服务平台,其核心功能就是“服务”。对上,为消防救援机构提供灭火救援、监督执法的三维可视化服务;对下,为社会单位、物业部门、维保单位等提供消防安全一站式“托管”服务。

  • 2022-03-11
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NB-IoT系统组成和发展前景

NB-IOT网络包括NB-IOT终端,NB-IOT基站,NB-IOT分组核心网,IOT连接管理平台,和行业应用服务器。需要升级现网基站支持NB-IOT业务,部署NB-IOT业务专用的EPC(CloudEdge),需要新部署IOT连接管理平台。IOT连接管理平台的功能:提供对各种传感器、SIM卡的数据采集、管理功能,同时可以把数据开放给第三方应用系统,让各种应用能快速构建自己的物联网业务。

  • 2022-03-11
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智能电涌保护器NB-IoT应用研究

雷电是一种自然能量,其释放对人类有着严重的威胁,雷电附带的雷电感应、雷电波侵入和电磁脉冲对现代繁杂的电子、通信设备有着强大的破坏力,因此电涌保护器(以下简称 SPD)的使用是现代防雷领域不可缺少的一种措施,而高新科技和网络技术的不断创新,亦把SPD 技术带入了智能化和网络化的领域。

  • 2022-03-11
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基于NB-IoT技术的智能井盖监测系统研究

针对城市井盖盗损问题,提出一种基于NB-IoT技术的智能井盖监测系统。该系统采用NB-IoT模组及相应传感器实时采集井盖状态信息,通过中国移动NB-IoT网络将其状态信息实时发送到业务监控平台,实现全城井盖信息的统一维护和管理。维护人员通过手机App可实时查看井盖状态信息,能够降低维护成本和提高运维效率,对政府监管部门的监测治理工作提供了帮助。

  • 2022-03-11
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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