常言道, “知己知彼，百战不殆”。要实现容灾，首先要了解我们的“敌人”-灾难。那么，哪些事件可以定义为灾难呢?典型的灾难事件是自然灾难，如火灾、洪水、地震、飓风、龙卷风、台风等，还有其它如原先提供给业务运营所需的服务中断，如设备故障、软件错误、电信网络中断和电力故障等等。
大数据技术，解决视频领域的知识识别,知识发现，知识集成与跟踪,推理等关键技术问题。利用大数据建模技术，实现房地产价格指数、房地产评估模型。
上海电信IDC云平台项目从2010年4月立项，5月招标，3周完成一阶段系统搭建和原型发布，以配合市场部营销。8月底，云平台完成一阶段开发，投入试运行。11月底云平台一期正式上线.
数据中心迁移或远程灾难恢复,备份本地虚拟机，复制备份数据到目标位置，恢复虚拟机，异地灾难恢复建议使用SRM。
海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。
采用开放式架构，为现有及新建应用提供标准化接口，只要符合接口,即可实现即插即拔,共享基础数据，整合后数字校园将汇聚教育办公、管理、资源等各类教育信息化应用，各角色用户可按需选用。同时可以实现与国家数字教育智慧教育大数据云平台的对接。
商城已建立面向整个零售业务的数据仓库,整合了前台业务运营数据和后台管理数据,建立了面向零售的管理分析应用；金融集团已开展供应链金融、人人贷和保理等多种业务，积累了一定量的业务数据，同时业务人员也从客户管理、风险评级和经营规模预测等方面，提出了大量分析预测需求。
真正的物联网，要从原料生产到销售、卷烟原材料供应到销售，都处于可知、可控、可信的状态，并且达到智能处理的水平…，初步考虑是先从卷烟物流做起，建设行业统一完整的卷烟物联网，再向全面展开的烟草物联网迈进。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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