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云安全联盟:2024年云计算顶级威胁报告

随着云计算的快速普及,云安全已成为企业数字化转型过程中不可忽视的核心问题。 云环境的开放性、多样性和复杂性,给企业带来了前所未有的安全挑战,而其中的威胁 正不断演变。为了帮助企业更好地理解并应对这些威胁,云安全联盟(CSA)大中华区 发布了《2024 年云计算顶级威胁》。本报告基于 500 多位全球专家的调研与分析,深入 剖析了当今企业面临的云安全风险,并为应对这些挑战提供了切实可行的策略建议。

  • 2025-01-17
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2024工业互联网平台发展指数报告

深入实施工业互联网创新发展战略是党中央从战略高度作出的重要决策。《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》部署了“加快新一代信息技术全方位全链条普及应用,发展工业互联网”的重要改革任务。“工业互联网”连续7年被写入政府工作报告,2024年提出实施制造业数字化转型行动,加快工业互联网规模化应用。

  • 2025-01-17
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图像识别技术在数字孪生技术中的应用:以七巧板拼接为例|DigitalTwin国际期刊文章推荐19

2022年4月14日上线论文“图像识别技术在数字孪生技术中的应用:以七巧板拼接为例”。这篇文章由上海应用技术大学、宁波朗格照明电器有限公司、上海之江智能科技有限公司合作完成。随着数字孪生技术的快速发展,数字孪生技术与其他技术的兼容性不断增强,然而数字孪生技术中的关键点——虚实互控技术还不够成熟,而且数字孪生技术中对于图像识别技术的应用也存在着坐标系维度变换的问题。本文以七巧板拼接为例,提出了一种图像识别技术在数字孪生技术中的应用方案。

  • 2023-01-27
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智能数字孪生与复杂系统的开发和管理|DigitalTwin国际期刊文章推荐15

2022年5月25日上线论文“智能数字孪生与复杂系统的开发和管理”。这篇文章由美国Digital Twin Institute的Michael Grieves教授完成。由于数字孪生需要不断发展,以应对日益复杂的产品带来的挑战,AI 和 M&S 的进步将使智能数字孪生成为可能。文章基于目前数字孪生、复杂系统、人工智能研究现状,探讨了智能数字孪生将如何演进并协助复杂系统的开发和管理。

  • 2023-01-27
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基于数字孪生的特高压输电线路可听噪声研究|DigitalTwin国际期刊文章推荐17

2022年6月20日上线论文“基于数字孪生的特高压输电线路可听噪声研究”。这篇文章由北京航空航天大学袁海文教授团队完成。文章将数字孪生技术引入电晕可听噪声研究中,基于可听噪声的发生环境提出了数字孪生模型的组成架构,为可听噪声理论研究和输电线路设计提供了新的方法。为更详细清楚的说明,文章以特高压电晕笼为案例阐述了模型的建立过程,研究了输电线路声源位置和强度的分布特点,以及改变环境参数温度和湿度对地面可听噪声的影响。

  • 2023-01-27
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服装企业数字化转型正确的发展阶段

数字化转型共分为五个发展阶段:初始级发展阶段、单元级发展阶段、流程级发展阶段、网络级发展阶段、生态级发展阶段。 数据是数字化转型的关键驱动要素,不同发展阶段的组织在获取、开发和利用数据方面,总体呈现出由局部到全局、由内到外、由浅到深、由封闭到开放的趋势和特征。

  • 2021-07-30
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工业4.0浪潮下的“两业融合”发展

当前,我国生产性服务业迎来广阔的发展空间,据预测2025年行业市场规模将达到28.50万亿元。世界范围内以智能化、数字化为特征的工业4.0正在进行中,先进制造业和现代服务业深度融合的相关工作也在持续推进中。由国家发改委和工信部等部委分别牵头推出了“国家级、省市级两业融合试点项目”“服务型制造示范遴选”等一系列的“两业融合”资质和资金类项目的专项支持。

  • 2023-01-28
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数字孪生认知系统|DigitalTwin国际期刊文章推荐-3

9月23日,Digital Twin上线发表首批四篇文章。本文是首批发表的四篇文章之一“人工认知系统:下一代数字孪生”。这篇文章由英国Bristol大学David Jones完成。基于数字孪生和人工认知系统之间固有的相似性,以及在校准这两种方法时已经可以看到的见解,本文提出了一个论点,即人工认知系统为工业 4.0 的更高层次的认知挑战提供了解决方案,并且数字孪生研究应相应地朝着人工认知的方向发展。

  • 2023-01-29
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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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