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大数据集群安全策略研究

目前,Hadoop存在以下几个方面的安全问题:内部网络攻击或越权访问[5];缺乏必要的安全认证机制;权限管理依赖Linux账户的权限,控制能力较弱并且缺少细粒度的访问控制;缺乏统一的审计日志监控;无法保证数据传输安全。针对以上安全问题,本文从主机防火墙策略、Kerberos用户认证和加密、Apache Ranger细粒度权限控制和统一日志审计3个方面,提出一套完整的大数据平台安全加固的解决方案。

  • 2022-04-19
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数字化转型背景下能源企业如何做好数据治理?

疫情之下,很多企业备受影响,在此情境下,能源企业纷纷意识到自身作为稳定社会经济的重要基础,责任愈发重大。越来越多企业意识到,依托大数据技术加速企业数字化转型,可能是当下“危”“机”共存下维续业务持续增长的可靠路径。而当数据是企业重要资产成为业界共识,企业对数据治理和数据质量的认知和发展也随之凸显。

  • 2022-04-12
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当前我国数字经济发展面临的五大挑战及应对策略

当前,全球新一轮科技革命和产业变革深入发展,数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有,正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革,成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。我国数字经济发展正在转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段,越来越多的数字技术进入大规模产业化、商业化应用阶段,数字经济与实体经济加速深度融合。我国数字经济发展在创造更大发展机遇的同时,也面临诸多严峻的挑战,亟需采取科学策略有效应对。

  • 2022-04-18
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《“十四五”新型储能发展实施方案》

新型储能是构建新型电力系统的重要技术和基础装备,是实现碳达峰碳中和目标的重要支撑,也是催生国内能源新业态、抢占国际战略新高地的重要领域。“十三五”以来,我国新型储能行业整体处于由研发示范向商业化初期的过渡阶段,在技术装备研发、示范项目建设、商业模式探索、政策体系构建等方面取得了实质性进展,市场应用规模稳步扩大,对能源转型的支撑作用初步显现。按照《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》和《国家发展改革委 国家能源局关于加快推动新型储能发展的指导意见》要求,为推动新型储能规模化、产业化、市场化发展,现制定以下实施方案。

  • 2022-04-18
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长江经济带工业园区绿色发展战略

中国工业园区建设始于改革开放,经过四十多年的发展,全国已建立了数量庞大的工业园区,其中国家级和省级园区有 2543 家,形成了丰富多样且较完整的现代工业体系;园区贡献了全国 50% 以上的工业产出,对支撑制造强国战略,促进区域经济社会发展,引导产业集聚,发展开放型经济等发挥了重要作用。

  • 2022-04-18
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无人机辅助多用户毫米波MIMO系统的透镜波束预编码技术研究

无人机与毫米波多输入多输出(MIMO)系统的结合可以提高数据速率的空中链路,然而其部署位置及波束赋形设计直接影响无线通信系统的吞吐量。传统的设计依赖于全数字预编码结构,导致了极高的硬件成本。 一种有效的方法是利用透镜的聚焦能力,开发如图1所示的离散透镜阵列(DLA)并用于毫米波MIMO系统。

  • 2022-04-18
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面向无人机自组网和车联网的媒体接入控制协议研究综述

随着移动通信技术的迭代更新,车联网(Vehicular Ad-hoc Networks,VANET)和无人机自组网(Flying Ad-hoc Networks,FANETs)已成为通信网络的重要组成部分,而媒体接入控制(Medium Access Control,MAC)协议则是移动自组织网络未来发展的核心研究内容之一。安全控制信息和用户业务信息是自组织网络最主要的两类信息,而两者不同的QoS(Quality of Service)需求对MAC机制的设计带来了严峻的考验。该文主要考虑车联网和无人机自组网,针对其网络特征,从不同的优化目标出发,对其使用的MAC协议进行分析与归纳,并对下一步的研究方向进行了思考与展望。

  • 2022-04-18
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北京发布“新基建”方案:5G、AI、卫星互联网、车联网、边缘计算、区块链

聚焦“新网络、新要素、新生态、新平台、新应用、新安全”六大方向,到2022年,本市基本建成具备网络基础稳固、数据智能融合、产业生态完善、平台创新活跃、应用智慧丰富、安全可信可控等特征,具有国际领先水平的新型基础设施,对提高城市科技创新活力、经济发展质量、公共服务水平、社会治理能力形成强有力支撑。整体建设遵循以下原则。

  • 2022-04-06
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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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