数据安全治理的实践与展望——以南京分行为例
党的十九届四中全会确立了“数据”作为重要生产要素的地位。在数字央行建设的驱动下,行内数据呈爆发式增长,数据资产价值不断凸显,保障数据安全成为重要课题。近年来,人民银行南京分行高度重视数据安全工作,学习数据安全法律法规,着力提升数据安全防护能力,坚决守住数字央行的安全底线。工作背景《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》明确指出“要加快推进和完善在数据安全、个人信
互联网人工智能产业数字化可视化数字数字孪生:虚拟的?真实的!
提到“孪生”,人们会不约而同地想到双胞胎,但加上“数字”,该如何理解?实际上,数字孪生不仅出现在科幻作品《三体》和《钢铁侠》中,在神舟十六号载人飞船任务、天宫一号任务中也发挥了重要作用。未来,数字孪生还将在航天、船舶、飞机、医疗、智慧城市等领域得到更多应用,大幅度减少人类的脑力和体力劳动强度,显著提高生产安全性和效率。01.从科幻作品中理解数字孪生 什么是数字孪生呢?或许,我们能从科幻作品中通
数字孪生互联网AI3D产业数字化AIGC,内容生成巨浪已来
人类文明可以被认为是全人类生活印记的记录总和。那么,如果有一个超级大脑学习了人类记录下的全部知识,是否可以帮助我们创作出更灿烂丰富的文明?2022年12月,入选《科学》杂志年度科学十大突破的AIGC,将这一梦想照进了现实。AIGC全称为AI-Generated Content,即生成式AI,利用人工智能技术来自动生产内容。对AIGC来说,2022年被认为是其发展速度惊人的一年。AIGC可以说是当今
AIGC互联网三维GIS3D模型easy v分页组合(分页+轮播表格)
1.逻辑思维数据处理、分页配置、数据展示2.实际操作数据容器模拟数据过滤器接受分页组件回调并处理数据(根据回调页数,和每页展示数量(num),对数据进行处理并发出回调)轮播表格接受数据容器发送的数据并展示3.展示效果过滤器根据接受的分页组件发的page回调,以及定义的展示条数(num),处理数据,并发送回调给轮播表格组件。分页轮播表格.mp4
3d渲染孪生平台AE100%条形图DTableeasy v搜索功能
使用搜索框组件可以发出一个搜索关键字的回调,其他组件接收到这个回调之后,可以数据驱动筛选自身数据,从而实现搜索筛选功能。下面示例中演示了搜索框搜索轮播表格第一列文字的配置方法。📎搜索功能_1985764.zip
3D边界地图GeoJSONeasy vBI报表51 数字孪生化石标本数据可视化——让数据“活”起来
多模态数据在推进新范式的古生物学与地层学研究中发挥着越来越关键的作用。化石标本综合数据的汇交不仅有利于古生物学与地层学科开展基础研究工作,也在一定程度上对资源矿产的勘探与开发有重要的辅助作用;同时,也将深入推进人工智能技术在古生物学与地层学领域的应用。最近,中国科学院南京地质古生物研究所研究员徐洪河,联合天津大学副教授牛志彬,带领南京古生物所地层古生物大数据中心人员,花费了两年多的时间,创建了笔石
大数据产业数字化企业数字化easy v数字孪生技术建立在“数字孪生”上的可持续设计
在“双碳”政策的引导下,绿色节能成为中国企业数字化转型中一项重要的考量要素,企业在生产、管理上都更加注重可持续性。“数字孪生”为可持续性目标的实现提供了更多可能。西门子虽是一家外企,但在与中国共进的过程中也积极履行和本土企业一样的责任,通过数字孪生实现可持续设计。数字孪生对于现代工业而言,已经是必不可少的技术之一。从设计开始,数字孪生即可融入产品的各个阶段,拥有协助规划、任务澄清、初始设计、细节设
数字孪生可持续发展可视化工具可视化互联网数字化转型的缘起和相关领域七大关系
数字化转型的源起关于数字化转型的源起,有一种说法认为,数字化转型这个概念实际上是从国外引进的。数字化概念最早在20世纪90年代由美国提出,但随着2000年硅谷泡沫的破灭,该概念暂时消失。直到2012年左右,数字化转型的概念开始明确,2015年左右,许多国外的信息技术和软件公司开始大规模应用该概念。例如谷歌认为数字化转型是企业利用新技术重新设计和重新定义与客户、员工以及合作伙伴的关系,涵盖了现代化改
互联网交互配置人工智能产业数字化发布会大数据分析需要哪些技术和工具支持?
当谈及大数据分析时,许多人会认为只有大型数据库和复杂算法才是关键。然而,实际情况并非如此。数据库管理系统(如MySQL或MongoDB)和数据挖掘算法(如机器学习算法和聚类算法)对于大数据分析固然至关重要,但还有很多其他的技术、工具可以为我们提供支持和帮助。大数据分析需要处理海量的数据,这些数据存在于各种各样不同的来源和格式中。为了能够高效地进行数据分析,我们需要使用合适的技术和工具来获取、存储、
3D模型100%堆积柱单AI智能easy vEasyV产品迭代面向智能制造的数字孪生系统!
生产系统的数字孪生,其模型和数据来源为工厂设计规划部门、建筑设计院、设备供应商、工厂制造部门以及工厂管理层;供应链数字孪生的模型和数据来源是供应链相关企业的管理部门、制造部门以及物流配送企业。这三者的模型和数据来源不同、更新频率不同、责任主体也不同,因此,很难构建一个覆盖整个制造过程和制造要素的数字孪生系统,只能是三个相对独立、又互相关联的数字孪生系统。三个系统对应于图1所描绘的制造生态,形成一个
数字孪生智能制造互联网交互配置JAVA