随着计算机和网络通信技术的飞速发展，各行业自动化系统数字化、网络化的时代已经到来。这一方面为各控制和信息系统之间的数据交换、分析和应用提供了更好的平台、另一方面对各种实时和历史数据时间标签的准确性也提出了更高的要求、使用价格并不昂贵的GPS时钟来统一各种系统的时钟，已是目前各大系统设计中采用的标准做法。如大型的机组分散控制系统(DCS)、辅助系统可编程控制器(PLC)、厂级监控信息系统(SIS)、厂站的管理信息系统(MIS)等的主时钟通过合适的GPS时钟信号接口，得到标准的TOD(年月日时分秒)时间，然后按各自的时钟同步机制，将系统内的从时钟偏差限定在足够小的范围内，从而达到整个系统的时钟同步。
搭乘互联网的东风，金融产业一日千里，但在业务爆发式增长、金融业勃勃生机的背后，金融犯罪正如影随形，暗地里滋长迅猛。据报道，早在2016年，仅网络诈骗黑色产业链就已"年产值超千亿元"。除了黑产化，金融犯罪的手段也在不断翻新升级，呈现出组织化、专业化、隐蔽化等数字时代金融诈骗的新特征。 纵观人类金融史，可以清晰地看到，"金融反欺诈"本质上就是攻守双方技术博弈的进化史。从传统金融时代的"单一的电信诈骗" VS "黑白名单"，到"互联网+金融"早期的"多样化金融欺诈" VS "规则引擎为主结合黑白名单"，再到目前
2016年是人工智能（ArtificiaIntelligence，AI）成熟的一年。随着AlphaGo击败人类顶级围棋手，我们真正见证了人工智能的巨大潜力，并开始期待更复杂、更尖端的人工智能技术可以应用在更多的领域，包括无人驾驶、生物医疗、金融等。 如今，人工智能技术在各行各业都显示出了优势。人们自然希望像AlphaGo这样的由大数据驱动的人工智能技术能够很快在生活中应用起来。然而，现实有些令人失望：除了少数行业，大多数领域只拥有有限的数据或质量较差的数据，这使AI技术的落地比我们想象的更困难。是否通过跨组
当今，数字化浪潮席卷全球，数字经济正在成为全球可持续增长的引擎。据 IDC 预测，到 2023 年，数字经济产值将占到全球 GDP 的 62%，全球进入数字经济时代。 愈加复杂的数据挑战 在中国，数字经济加速发展，以 2020 年为例，数字经济是 GDP 增速的 3 倍多。为促进数字经济更好更快发展，国家一方面提出加快培育数据要素市场，激活数据要素潜能，聚焦数据价值释放；另一方面，出台了《数据安全法》和《个人信息保护法》，满足数字经济时代和社会发展的迫切需求，为数据安全保障和个人权益保护奠定基础。 在 5G
2022年4月7日，Tapdata 正式启动 PDK 插件生态共建计划，致力于全面连接数据孤岛，加速构建更加开放的数据生态，以期让各行各业的使用者都能释放数据的价值，随时获取新鲜的数据。截至目前，已有超10家数据库领域活力代表，作为首批生态共建伙伴加入：
人工智能发展目前所面临的严重挑战是什么？众所周知，人工智能离不开大数据，然而现在多数行业中遇到的是小数据，是数据割裂、数据孤岛，成为限制人工智能发展的一大瓶颈。人工智能领域的科学家们如何解决这一难题？
本文围绕浙商银行的转型之路，从反电信欺诈、外汇、区块链等业务场景出发，介绍了 TiDB 在浙商银行的应用情况，最后分享了浙商银行分布式数据中台即新数据中心建设的一些思考。
联邦学习（Federated Learning，FL）又名为联邦机器学习（Federated Machine Learning），是一种具有隐私和敏感数据保护能力的分布式机器学习技术。在联邦学习技术的应用中，有两个及以上的参与方，各个参与方之间不直接共享原始数据，而是通过安全的算法协议实现“数据不出本地域”的联合机器学习建模、训练以及模型预测。
过去十年，随着技术的颠覆性创新和新应用场景的大量涌现，企业IT架构出现了稳态和敏态的混合化趋势。
微服务作为架构风格几乎成为云时代企业级应用的事实标准，构成微服务的技术元素本身却并非革命性。跨平台的分布式通信框架、地址无关的服务注册与发现、智能路由与编排等技术早已在CORBA、SOA时代实现了一遍又一遍，我们不禁好奇，微服务有什么不同？本文是对企业分布式应用的一次回顾，与前微服务时代相比，我们究竟在哪些领域吸取了教训，哪些方面持续搞砸。
AC/DC 变换是将交流变换为直流，其功率流向可以是双向的，功率流由电源流向负载的称为“整流”，功率流由负载返回电源的称为“有源逆变”。AC/DC 变换器输入为 50/60Hz 的交流电，因必须经整流、滤波，因此体积相对较大的滤波电容器是必不可少的，同时因遇到安全标准（如 UL、CCEE 等）及 EMC 指令的限制（如 IEC、FCC、CSA），交流输入侧必须加 EMC 滤波及使用符合安全标准的元件，这样就限制 AC/DC 电源体积的小型化，另外，由于内部的高频、高压、大电流开关动作，使得解决 EMC 电磁兼容问题难度加大，也就对内部高密度安装电路设计提出了很高的要求，由于同样的原因，高电压、大电流开关使得电源工作消耗增大，限制了 AC/DC 变换器模块化的进程，因此必须采用电源系统优化设计方法才能使其工作效率达到一定的满意程度。
数据越冗余越难保证数据一致性，分布式存储就是这样，但是维度退化到事实表后相当于预聚合了，所以查询分析效率高。
分布式能源，英文名distributed energy resources，指的是用户终端利用自身的某些优势，借助其他用户共同联结所构成的分布式网络，达到自己生产能源自己使用的目的。当然也可以将电力进行出售。这里的能源可以是煤、天然气、石油等一次能源，也可以是电力等二次能源。但可实现大规模分布式能源系统的主要是电力。 分布式能源的好处 一：追溯用户 用户自己用装置发电，如果产生了很大的污染就不会像过去一样追究电厂的责任，而是直接追究用户的责任。自己造成的污染自己买单，因此用户自然会想办法减少污染，会尽量
随着科技的高速发展，数据在人类生活和决策中所占的比重越来越大，大数据的兴起只是说明了一种现象，面对如此广度和深度的大数据技术栈和工具集，如何学习和掌握好大数据分析这种技能，犹如盲人摸象，冷暖自知。不过技术的学习和应用也是相通的，条条大路通罗马，关键是要找准切入点，理论与实践结合，有全局观，工程化思维，对复杂系统设计开发与关键技术体系的主要矛盾要有所把握。熟悉大数据基础理论与算法、应用切入、以点带面、举一反三、横向扩展，从而构建完整的大数据知识结构和核心技术能力，这样的学习效果就会好很多。
一年一度的国际消费电子展（CES）即将揭开序幕，今年有哪些值得观察的热门技术呢？物联网（又来了…）、无人驾驶汽车以及增强现实/虚拟现实（AR/VR），当然还有健康与健身装置等等……这一点都不令人意外。事实上，这看起就像是去年所列的清单… 不过，与去年不同的是，今年的CES更强调人工智能（AI）、连接能力以及软件平台的无所不在。 此外，CES 2018要求的更广泛主题是：这些技术一旦相互连结后，如何改变消费者对现实的感知。 趋势1：现实世界与增强现实的界线模糊 Accenture北美高科技产业执行总监Gr
摘 要：目前，微机保护装置广泛应用于电力系统中，该类装置能够监测电力系统的运行状况，并实时记录电力系统出现故障的位置及性质，从而为故障的快速处理提供参考信息。本文介绍的微机保护装置，可以针对上海马桥万达广场配电工程中不同保护对象提供对应的保护功能，能大大提高变电站运行的可靠性、安全性、提高供电质量，有利于实现变电站综合自动化，实现无人或少人值班。
搭建存储系统的时候，成本是需要考虑的重要因素，主要是总体拥有成本（TCO, Total Cost of Ownership）。它既包括前期的采购成本，也包括后期使用过程中产生的成本，大致分为采购成本和使用成本。采购成本，包括硬件成本、软件成本、服务成本，以及因此产生的机房空间、组网设备、应用二次开发等成本。使用成本，包括设备使用产生的人力、耗电、散热、带宽占用、网络流量等成本。
身份在区块链中的使用模式，决定了区块链业务应用的上限。2021数字生态大会当天正式发布的腾讯云区块链分布式身份服务TDID，能够为人、企、物体等实体分布式地产生和验证身份标识符，实现了区块链分布式身份技术应用从人到物的能力延伸和升级。
2019年的1024讲话，让区块链这个词焕然一新，以前它总是和传销和诈骗联系在一起，“区块链”这个词总是蒙上一层灰色。但是如今，区块链则是和实体经济融合紧密相连，成为国家的战略技术，这个词瞬间闪耀着热情的红色和生意盎然的绿色。
随着企业IT的架构复杂化、多样化，非结构化数据进入到企业生产决策流程，企业对非结构数据的安全可靠、自动化管理、跨云共享提出了新的要求，为满足新的数据管理需要，分布式存储正向着硬件异构、多数据中心容灾、智能化运维的方向创新演进。
现在很多开发同学对分布式的组件怎么使用都有一定经验，也知道 CAP 理论和 BASE 理论的大致含义。但认真去看分布式算法的真的很少，原因有三：
通过将分散、孤立、异构的业务应用统一迁移到云计算环境，在空间和地理位置上，为数据共享创造外部条件。统一到云计算的旗帜下将有助于数据交换和迁移，云计算也因如此备受推崇，并逐渐演变为潮流和方向。
“实体管制名单”、“备胎计划”、“Google停止合作”、“90天临时许可”，接踵而来的新闻将华为顶到风口浪尖上。或许是因为任正非的军人出身，让华为的基因中带有极强的忧患意识，从十多年前就开始不断要求“按照极端情况进行备战、建立备胎计划”，并对今天的情况做好了准备。
全球咨询公司Bain & Company指出，COVID-19疫情带来的远程办公转变有望推动边缘计算的快速普及，这是因为“流量模式的急剧变化暴露出原有网络基础设施的致命弱点，企业也因此更加坚定技术投入的决心。”
chemdraw20的全称为ChemDraw Professional 20是ChemBiooffice核心工具之一，是一套完整易用的专业的化学结构绘制工具。它提供常见的通路元素（膜、DNA、酶、受体等）以及导入其他实体生物途径绘图功能，能够绘制生物通路图、绘制化学结构、反应式等生物化学构造。同时它还可以编辑和建立分子式、立体图形、实验装置、结构式、方程式等生物化学构造，辅助专业学科工作者及相关科技人员的交流活动和研究开发工作。chemdraw20是绘制化学结构最快速、最精确的工具，是款非常受欢迎的化学绘图软件！
变电站后台监控系统 实现对35KV变电站的主要设备和输、配电线路的自动监视、测量、自动控制和微机保护，以及与调度通信等综合性的自动化功能。实现对电网运行的实时监控，使值班人员和系统调度人员通过管理平台及时把握系统的运行状态和事故处理的主动性，另外配套的手机客户端软件实现了移动终端功能，可随时随地查看或管理电网，提高电网的自动化管理水平、供电质量。为达到这一目的，满足电网运行对变电站后台监控系统的要求，变电站综合电力自动化系统体系由“数据采集和控制”、“继电保护”、“直流电源系统”三大块构成变电站自动化基础。与变电站传统电磁式二次系统相比，在体系结构上，电力自动化系统增添了“变电站主计算机系统”和“通信控制管理”两部分。
在近日GDG举办的“AI 隐私保护：探索跨域数据的安全流动”活动中，VMware中国研发云原生实验室资深研究员、联邦学习开源项目 FATE/KubeFATE代码维护者彭麟，分享了云原生联邦学习平台的题目。 回放链接请戳👇 《联邦学习与云原生联邦学习平台》彭麟 人工智能的三大要素分别是算法、算力和数据，但数据的现状并不理想，存在数据孤岛、数据分布不均的问题。为了解决数据方面的问题，有三种常见的解决方案：生成式对抗网络、迁移学习和联邦学习，此处重点讲解联邦学习。 联邦学习和传统的机器学习相比，传统的机器学习是模
随着人工智能的兴起，数据的质量和数量，已经成为影响机器学习模型效果最重要的因素之一，因此通过数据共享的模式来「扩展」数据量、从而提升模型效果的诉求也变得越发强烈。
今天来讲一个区块链技术在征信方面的应用，先看一下征信的概念：征信是依法采集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理的活动。随着互联网金融的发展，传统的征信越来越无法满足互金的节奏，比如目前个人办理金融信贷业务时，各金融机构都只认可央行出具的个人征信报告。
随着IT技术的发展，数据规模爆炸式增加，存储技术的地位变得越来越重要。与此同时，存储能力逐渐地从应用系统中分离出来，形成了专业的存储系统，进而发展成了存储网络。IT技术经历了以处理器、传输技术为核心的阶段后，已进入了以存储技术为核心的发展阶段。考核一个存储系统的性能指标有很多，如容量、可扩展性、可伸缩性、可管理性、高可用性等，存储系统的容量是基础。
关注腾讯云大学，了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 课程概述 联邦学习（Federated Learning，FELE）是一种打破数据孤岛、释放 AI 应用潜能的分布式机器学习技术，能够让联邦学习各参与方在不披露底层数据和底层数据加密(混淆)形态的前提下，通过交换加密的机器学习中间结果实现联合建模。该产品兼顾AI应用与隐私保护，开放合作，协同性高，充分释放大数据生产力，广泛适用于金融、消费互联网等行业的业务创新场景。 【课程目标】 了解腾讯云联邦学习的特性 了解腾讯云联邦学习的
光纤传感技术是20世纪70年代伴随光纤通信技术的发展而迅速发展起来的新型传感技术，它以光波为载体、光纤为媒质感知和传输外界被测量信号。与常规传感器相比，光纤传感器具有测量灵敏度高、抗电磁干扰、抗辐射、耐高压、耐腐蚀、体积小、重量轻、适应恶劣环境等诸多优点，并且光纤元件本身既是探测元件又是传输元件，可以在光纤干线上连接许多光纤传感单元组成大范围的遥感系统，进行分布式监测与测量。
近期，巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲，分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
随着人工智能的兴起，数据的质量和数量，已经成为影响机器学习模型效果最重要的因素之一，因此通过数据共享的模式来“扩展”数据量、从而提升模型效果的诉求也变得越发强烈。
2019悄然远去，2020已欣然向我们走来。回首过去的2019，我们一步一个脚印，踏踏实实地完成了技术、产品及市场等多方面的重要进展。值此新春佳节，Ontology 2020年新版路线图重磅发布！未来的一年，我们将着眼于更远大的目标，昂首引领区块链技术新浪潮。
3月29日，北京金融科技产业联盟正式发布《多方安全计算金融应用现状及实施指引》、《联邦学习技术金融应用白皮书》等两项隐私计算技术相关的报告。这是继本月早前发布《隐私计算技术金融应用研究报告》后，再次推出隐私计算技术的相关研究成果，是对落实《金融科技发展规划（2022—2025年）》“推动数据有序共享”要求的积极响应。
题图摄于北京奥林匹克森林公园 相关文章： 联邦学习：人工智能的最后一公里 KubeFATE: 用云原生技术赋能联邦学习(一) 用FATE进行图片识别的联邦学习 （本文经授权转发自FATE开源社区公众号，略有删节） 近日，微众银行首席人工智能官杨强教授结合最新发布的《联邦学习白皮书v2.0》，对联邦学习研究与应用价值展开了最前沿的讨论和分享。 联邦学习作为当前人工智能尤其是AI金融领域，最受工业界和学术界关注的研究方向之一，有哪些前沿研究与应用？欢迎戳下方视频回顾精彩回放，同时直播PPT内容也上传到了公
当下，伴随着物联网、人工智能、5G等新概念大火的同时，随之而来的边缘计算强势崛起。那么问题来了，那究竟什么是边缘计算呢？从技术上来讲，边缘计算是一种分散式运算的架构，在这种架构下，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移至网络逻辑上的边缘节点来处理。通俗来讲，边缘计算将原本完全由中心节点处理的大型服务通过分解切割，化成更小更容易管理的部分，同时分散到边缘节点去处理。这样的话，缩小边缘节点用户终端装置的距离，从而可以加快资料的传送速度和处理速度，进而大大降低延迟。
3月29日，北京金融科技产业联盟正式发布《多方安全计算金融应用现状及实施指引》、《联邦学习技术金融应用白皮书》等两项隐私计算技术相关的报告。这是继本月早前发布《隐私计算技术金融应用研究报告》后，再次推出隐私计算技术的相关研究成果，是对落实《金融科技发展规划（2022—2025年）》“推动数据有序共享”要求的积极响应。 腾讯云是两份报告的主要参编单位之一，两份报告分别对多方安全计算、联邦学习进行详细分析，介绍了相关的政策及标准情况，梳理了两项技术在金融业应用情况及案例，并从金融应用的平台间互联互通等方面提出建
分布式能源，英文名distributed energy resources，指的是用户终端利用自身的某些优势，借助其他用户共同联结所构成的分布式网络，达到自己生产能源自己使用的目的。当然也可以将电力进行出售。这里的能源可以是煤、天然气、石油等一次能源，也可以是电力等二次能源。但可实现大规模分布式能源系统的主要是电力。 分布式能源有很多好处： 其一是用户自己用装置发电，如果产生了很大的污染就不会像过去一样追究电厂的责任，而是直接追究用户的责任。自己造成的污染自己买单，因此用户自然会想办法减少污染，会尽量使用水
NATS 2.0是自代码发布以来最大的特性发布。NATS 2.0允许将NATS看作为一种共享实用工具，通过分布式安全、多租户、更大的网络和数据的安全共享大规模地解决问题。
2016年，区块链技术火了！各大金融公司、互联网巨头都竞相参加到区块链技术的研究中。我们公司的业务是税务的信息化领域，也希望通过区块链技术的应用，来提升为财税领域的服务。 区块链技术优缺点总结
当前，国内IDC行业市场竞争激烈，IDC数据中心头部厂商凭借品牌效应和雄厚的资本实力，通常会拥有较其他厂商而言更大的市场空间。他们常常为了占领市场份额而加大产品推广力度、以更多更低廉的产品营销形式和技术旗号来占领市场份额，其他不具备资本和背景能力的IDC企业最终面临举步维艰的情境，这种情况下，尽一切手段节约成本，通俗来讲就是“省钱”，成为了关注重点。
随着数字经济加速发展，企业数字化转型正向更深层次推进。基于数字技术，企业通过数据驱动，有望实现创新产品服务、变革运营方式和迭代资源组织模式。而这一切都是建立在企业 IT 基础设施之上。
就营销活动搭建的发展过程而言：最初的营销活动的搭建通常是“定制化”的，面临一个需求、一个场景写一个活动，慢慢的重复性活动越来越多，开始借鉴模板的思想，制作几套活动开始每次换肤，但是次次换肤限定了玩法套路，容易导致用户疲劳，效果开始衰退。 这时候活动的诉求已经变成在现有的模版思想上灵活串联现有玩法，并不断新增玩法，所以开始沉淀一个又一个的标准“玩法”，比如说任务、签到、抽奖、投票、答题、助力、组团、打榜等等若干玩法，然后每次有新的活动我们只需要手动开发串联即可。
复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败。
一时间，似乎所有与数据库有关的厂商都在提“湖仓一体”，仅从百度新闻搜索查询到权重较高的媒体文章就至少有150多篇。随着企业数字化转型进入深水区，越来越多的企业视“湖仓一体”为数字变革的重要契机，如今湖仓一体受到前所未有的关注。
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