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人工智能背景下数据安全八大发展趋势

在人工智能时代,数据是驱动技术演进的核心要素。人工智能通过深度挖据数据的内在价值,支撑着大模型的训练、推理与落地应用。随着数据成为人工智能发展的关键引擎,其在整个生命周期中的安全性,已成为保障人工智能持续健康发展与业务平稳运行的重要前提。然而,伴随数据价值的空前提升与人工智能技术的深度应用, 数据安全也面临着诸多前所未有的新挑战。

  • 2026-08-05
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双碳战略下的零碳转型解决方案与案例实践

党的十八大:将生态文明建设与经济、政治、文化、社会建设并列,形成“五位一体”总体布局,“美丽中国”成为国家战略目标。党的十九大:将“坚持人与自然和谐共生”纳入新时代中国特色社会主义基本方略,提出加快生态文明体制改革。“生态文明” 写入宪法。

  • 2026-06-29
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智慧景区旅游解决方案

应用场景:1.立即寻址幼儿园内孩童位置。 2.记录孩童运动轨迹及历史出入记录。 3.设定孩童的安全范围,可设置允时间。 离开安全范围立即告警。 4.孩童 5.智慧摄像头随时抓取孩童异常行为,及时告警。 Sos 侦测到异常 人员密度及位置追踪 SOS紧急事件处理 6.智能连接考勤系统,考勤、请假一站式管理。 7.家长可根据告警信息调取监控画面。 LoRa 8.校园活动信息、家长建议回馈模块。

  • 2026-08-03
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2026走向更可信的全球协同视听媒体人工智能治理之道研究报告

习近平总书记深刻指出:“人工智能带来前所未有发展机遇,也带来前所未遇风险挑战。要把握人工智能发展趋势和规律,加紧制定完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则,构建技术监测、风险预警、应急响应体系,确保人工智能安全、可靠、可控。”这一重要论述为视听媒体统筹人工智能发展与安全指明了根本方向。

  • 2026-07-07
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全球海洋城市竞争力指数报告(2026)

海洋是高质量发展的战略要地,也是全球竞争的焦点,为客观评估全球代表性海洋城市的地位,本次评估选取全球60个海洋城市的榜单数据,涵盖经贸活力、科技创新、海事服务、国际影响、城市治理等五个维度,共24项指标。采用定量分析与定性分析相结合的研究方法,结合案例研究和政策分析,全面评估城市发展水平。

  • 2026-07-07
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2026中国汽车海外营销蓝皮书

当今世界正经历百年未有之大变局,新一轮科技革命与产业变革深入演进,全球汽车产业格局加速重构。在此背景下,中国汽车产业以智能化为引领,以技术创新为支撑,秉持以人为本的理念,开启了面向全球的岁展新征程。这既是中国汽车产业的全球化商业实践,也是东方智造与全现文明交流互鉴的重要载体。

  • 2026-10-26
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2026年CEO调研之大中华区洞察重塑高管层体系

本研究是IBM 商业价值研究院(IBMIBV)开展的第15期CEO调研。在2026年CEO调研中,IBM商业价值研究院与牛津经济研究院合作,对全球33个国家/地区的21个行业的2,000多名CEO开展了调研式访谈,其中大中华区有170名CEO接受了访谈。除量化调研数据外,研究团队还通过2025年10月至2026年4月期间开展的系列CEO访谈等深度对话,获取了丰富的洞察。这些交流聚焦领导者如何带领组织为未来蓬勃发展做好准备,话题涵盖战略与领导力、商业模式、技术、人才与文化、治理、监管、行业颠覆、合作伙伴与生态系统,以及CEO的独特角色定位。

  • 2026-08-29
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中国数据安全50强(2026)

数字安全是指,在全球数字化背景下,合理控制个人、组织、国家在各种活动中面临的数字风险,保障数字社会可持续发展*的政策法规、管理措施、技术方法等安全手段的总和。 这里的风险,不再局限于围绕数字化资产的攻防对抗,还包括了数字资产所承载业务的稳定性、连续性和健康性。这里的安全不再特指有意还是无意,天灾还是人祸,保安还是保险,而是更为广义的安全状态(SecSafe) *“世界环境与发展委员会出版的《我们共同的未来》报告中,将可持续发展定义为:“既能满足当代人的需要,又不对后代人满足其需要的能力构成危害的发展。

  • 2026-07-07
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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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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

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