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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

未来五年如何建设数字孪生流域

“十四五”智慧水利建设总体目标：要建成七大江河数字孪生流域，在重点防洪地区实现“四预”，在跨流域重大引调水工程、跨省重点河湖，基本实现水资源管理与调配“四预”，提升N项业务应用水平，建成智慧水利体系1.0版，水利数字化、网络化和重点领域智能化水平明显提升12月23日，水利部部长李国英，在推进数字孪生流域建设工作会议上，也就下一步重点目标和任务作出重要部署那么，“十四五”时期，数字孪生流域建设目标和

虚拟赋能实体：数字孪生助推制造业转型升级

数字孪生，英文名叫Digital Twin（数字双胞胎），也被称为数字映射、数字镜像，是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成仿真科技，在三维空间中映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。简单来说，数字孪生就是创造了一个数字版的“克隆体”。在制造业中，数字孪生可以应用于生产过程的优化、设备维护、工艺改进和员工培训等方面，能极大地提高产品生产的效率、质量和可靠性。一、数字孪生在制

案例分享｜企业为什么要选择数字化转型？

数字化在现代社会中扮演着重要的角色，成为企业转型的必由之路。随着科技的发展和信息化的进程，越来越多的企业开始拥抱数字化转型，以应对市场的变化和竞争的压力。数字化带来了诸多好处，不仅提高了企业的效率和生产力，还拓展了企业的经营领域和市场空间。数字化转型不仅仅是将传统企业的各项业务从线下转移到线上，更是通过应用技术手段和创新思维来重塑企业的商业模式和运营方式。通过运用云计算、大数据分析、人工智能等技术

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

数字孪生在军事卫星计划中的地位

多年来，数字孪生一直被炒作为航天工业的下一件大事。虽然该技术仍在不断发展，但该行业的公司看到了对复杂设计数字工程的卫星网络需求不断增长。“我们终于到了这个过渡点，从一个流行语，经历很多愤世嫉俗，到人们看到真正需要的东西，”Sedaro的联合创始人兼首席执行官Robbie Robertson说，Sedaro是一家开发专注于太空系统的数字工程软件的初创公司。该公司总部位于弗吉尼亚州阿灵顿，成立于201

“百城千园行”—数据要素赋能先进制造业大会暨第六届工业互联网数据创新应用大赛颁奖活动在深圳宝安召开

2023年7月6日，工业互联网一体化进园区“百城千园行”（深圳宝安）—数据要素赋能先进制造业大会暨第六届工业互联网数据创新应用大赛颁奖活动在深圳召开。工业和信息化部信息通信管理局一级巡视员王鹏、广东省工业和信息化厅总经济师张振祥、深圳市宝安区区长王立德致辞。工业和信息化部原副部长、中国信息化百人会学术委员会主席杨学山，中国通信标准化协会秘书长杨泽民，加拿大工程院院士沈卫明，广东省通信管理局党组成员

加强“数字法治”护航数字中国

&nbsp &nbsp &nbsp 2022年，中国数字经济规模达50.2万亿元，总量居世界第二；网民规模达10.67亿，互联网普及率提升至75.6\%。以5G、大数据、人工智能、区块链等为代表的新技术，已深度应用于交通、教育、医疗等中国社会多个领域。在这个全球最为庞大、生机勃勃的数字社会，网络强国和数字中国建设蹄疾步稳。　　近年来，中国顺应信息化发展大势，立足中国互联网发展实践，将网络法治建设融

数字孪生助力城市管理

数字孪生这个起源于工业领域大型装备虚拟制造的概念，正在建筑、能源、医疗等行业中生根发芽，尤其在智慧城市领域引起了广泛的关注。数字孪生城市底座通过数据融合，改变原有智慧城市数据的石墨层级结构为立体且相互关联的钻石结构，提升了数据维度，使数据组织方式更接近现实世界。数字孪生是将物理世界的人、物、事件等所有要素数字化，在网络空间再造一个与之对应的“虚拟世界”，形成物理维度上的实体世界与信息维度上的虚拟世

智能制造车间工艺数据管理

随着信息化与智能化技术的发展，越来越多的传统制造车间开始向智能制造的方向进行转型，智能制造车间具备数字化、自动化、智能化的显著特征。作为车间内“运行大脑”的制造运营管理系统是实现车间智能制造的基础，而 MOM 系统的制造过程流转、物料调配、设备控制、参数下发等功能则依赖车间的数字化工艺。面向智能制造的工艺数据管理与传统工艺数据管理不同，前者相比后者，对产品生产过程的人机料法测等要素进行了全面的定义