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时间:2026-05-17 08:32:03 信创OA资讯首页

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乌克兰国防系统的密码真的是123456?:

这是一篇“观察者网”的报道,并非小道消息,但这是2018年的旧闻了。至于现在密码改了没有,咱也不知道,咱也不敢问。 俄乌冲突爆发后,网络安全领域可以说是双方的另一个战场。 2月24日,乌克兰主要政府网站“在遭受一系列网络攻击后”无法打开。乌克兰国家特殊通信与信息保护局通报了针对政府网站和银行的大规模分布式拒绝服务攻击(ddos)。 其实早在今年1月,乌克兰外交部、教育部、内政部、能源部等在内的多个政府网站曾遭到大规模网络攻击而关闭。 2月26日在俄罗斯首都莫斯科拍摄的手机屏幕显示,俄总统网站出现网页无法打开的情况。 作者团队在云计算安全领域研究了数十年之久,本书也得到了csa大中华区主席 李雨航、云安全架构师 鸟哥 等领域专家联名推荐! 9 c++反汇编与逆向分析技术揭秘 (第2版) 作者:钱林松,张延清 推荐语:这是一部系统讲解反汇编与逆向分析技术原理、流程、方法和实用技巧的著作。

人工智能的浪潮中,知识图谱何去何从?:

与此同时,这些关键技术的应用也有一些突破性的进展,尤其是在知识抽取和知识融合方面:一是人机交互的商业化系统的出现,二是关于人机交互的信息抽取和知识融合的学术论文也开始。 另外,知识图谱用于解决问答、推荐系统、图像理解方面的论文也不断在增加。同时,知识图谱在不同行业也得到了广泛应用,领域知识图谱成为企业的迫切需求。 漆桂林谈到。知识图谱可以帮助这些领域的公司或研究机构更好地处理多源异构数据,也就是说可以提供一个统一数据模型并且可以灵活地集成和关联这些数据,对这些数据进行关联分析。 为了进一步贯彻知识图谱的产学研,漆桂林还联合学界、工业界的专家共同成立了 openkg 联盟。 漆桂林简介 漆桂林,东南大学教授,博士生导师,东南大学认知智能研究所所长。 目前,漆桂林的研究方向为:知识图谱的表示和推理、通用知识图谱构建、情感分析、智能问答、关系抽取、多模态图像处理。

zoom重金并购25人安全初创公司,市值一夜大涨23亿美元:

长期对zoom安全问题的指责是视频会议的服务器在中国,以及服务器中的信息存在泄漏问题,严重影响使用者的信息保密需求。这次的举动看起来是对这一关键技术问题的直接回应。 keybase虽小,但在业界享有盛誉,公司目标是cryptography for everyone(让每个人使用密码学服务)。? 而且keybase积极拥抱开源,在github公开自己client的技术实现细节,star数为6.7k,但在今天收购消息传出后,就已经有用户要求keybase公开server的源代码,以保证keybase 至于这次行动能否挽回公众信心还有待考察,毕竟之前的泄露数据事件让zoom的饱受质疑,随后便被多家美国政企单位禁用,包括spacex和纽约市政府等。 后续zoom会在5月22日公布这一技术的细节,会邀请包括密码专家、媒体和用户的参与,以期突出透明度,希望挽回公众的信任。

美国国土安全部、国防部、国家卫生研究院、国务院遭俄罗斯黑客攻击:

五角大楼发言人表示: “出于操作安全原因,国防部不会对具体的缓解措施发表评论,也不会指定可能受到影响的系统。”。 美国在周日发布了紧急警告,命令政府用户断开 solarwinds 软件的连接,称该软件已被“恶意行为者”破坏这一警告是在路透社报道怀疑俄罗斯黑客使用被劫持的 solarwinds 软件更新侵入多个美国政府机构后发出的 solarwinds 在全球拥有30万客户,其中包括美国财富500强企业中的大多数,以及美国和英国政府中一些最敏感的部门,如白宫、国防部门和两国的信号情报机构。 一位英国政府发言人说,英国目前还没有意识到黑客攻击的任何影响,但仍在调查中三名知情人士告诉路透社(reuters) ,任何运行盗版 orion 软件的组织,其计算机系统中都会被黑客安装“后门”。 著名的网络安全公司火眼(fireeye)在一篇博客文章中表示,其他目标包括“北美、欧洲、亚洲和中东的政府、咨询、科技、电信和采掘实体”。

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码,它为企业提供了一个定制化的办公自动化解决方案。本文将介绍开源oa源码的优势以及如何选择和使用合适的开源oa源码。一、开源oa源码的优势自由定制:开源oa源码可以根据企业的具体需求进行定制,以适应不同的公文系统程和业务需求。企业可以根据自己的要求对源码进行修改和扩展,从而实现个性化的办公自动化系统。成本效益:相比于商业化的办公自动化解决方案,开源oa源码具有明显的成本优势。企业可以免费获取源码,并通过自主开发和维护来降低总体成本。此外,开源社区的支持和贡献也为企业提供了更多的技术支持和解决方案。安全性:开源oa源码经过广泛的开发者社区审查和测试,具有较高的安全性。开源代码的透明度使得企业可以更好地了解系统的运作原理,并及时修复潜在的安全漏洞。社区支持:开源oa源码有庞大的开发者社区,这意味着做数据分析,有数据才能分析 如果数据是不真实的呢? 如果数据是人为扭曲的呢? 如果数据被人为扭曲,还要求你接受呢? 今天我们就来讨论这个话题。趁着还没过春节,我们把这些糟心事一次说干净,大家收拾收拾心情辞旧迎新。以下是最常见的九大手段,大家先牢记于心。很有可能你会在年终总结、年度规划、活动评估等场合遇到它们。提前了解,也好早早应对。 段位一:虚报数据 业务方故意虚报、谎报、不报数据,导致基础数据缺失,错误频发。这种情况在用纸质单张的年代很常见。不过随着数据系统的普及,此问题已经越来越少。如果现在还有使用纸质单张的场景,比如用户纸质申请表、调查问卷等,此问题依然会存在。解决方案也很简单:上微信卡包呀!啥年代了注册个会员还写纸质单。 段位二:人为改数 参见: 系统是死的,可人是活的。想解决,只能加强考核,对违规操作的人严惩不贷。这些操作的规律性很强,且和具体人的行为高度绑定,通过分析是可以识别的。 段位三:修改口径 数据不好看了,怎么办?直接改统计口径!本质上讲,数据指标是为了计算方便而设的,作为使用方业务方想咋改就咋改。但是因为改动口径,导致前后数据不一致,就是大问题。只改统计口径、不改指标名字,更是鱼目混珠的大问题。所以改口径可以,把过往数据报告,按新口径一口气刷了才成。 段位四:控制节奏 参考: 注意,和段位2不同,段位2是伪造数据欺骗公司,性质恶劣。段位4本质上没有伪造数据,而是利用了销售、运营、奖励的规则,谋取个人利益最大化而已。实际上,是个人都会这么干,这属于业务潜规则。我们常说“水至清则无鱼”,你不可能要求一个人不为自己着想。如果真的管的太死,一线业务绝对会跳槽跑路。 作为数据分析,更多的需要有能力识别这些具体问题,把它们控制在可接受的范围内。如果问题太过泛滥,再看如何推动制度层面优化调整(如下图所示) 注意,从这个问题开始,我们进入中级难度,因为后边的问题,对数据分析师个人的分析能力要求会越来越高。就比如区分哪些是合理潜规则,哪些是恶意改数,是需要一定分析经验积累的。 段位五:乱带节奏 做数据分析时你一定经常听这种问题 “最近活跃率下降了?分析下原因” “最近销售表现不如人意,?分析下原因” “为什么我们的产品那么差?” 然而你辛辛苦苦扒了一堆数据,发现:没啥毛病啊?恭喜,你中了乱带节奏的全套。业务口中的“下降”“不好”“不满意”很有可能是个伪命题! 注意,业务方在不经意间扭曲数据判断,很多数据分析新人会直接一脚踩进去。很多新人做分析,不是先问是不是,而是直接研究为什么。按用户群、注册时间、产品类型等把数据拆的七零八落,最后屁都解读不出来。过两天回来一看,人家问题已经不存在了。 应对此类问题,切记: 遇到“大小、多少、高低、快慢、好坏”先问标准。 听到具体问题,先问怎么知道这个问题的。 听到人议论数据,先问原始数据源。 然而,难就难在,这三个“先问”是违背人本能的。听风就是雨才是人们最习惯的思考模式,所以这个看似简单的三个问题,需要大量、反复、强化训练才能习得,不然就经常被绕进去。 段位六:满意度 此处满意度,指的是那些业务部门口头高挂,却很难用系统直接记录数据的指标。类似的有满意度、品牌影响力、产品力、行业地位、nps等等玩意。因为缺少直接记录,所以会引发很多幺蛾子。在上一篇《拯救猪队友》中,陈老师很详细的分享过这一类问题咋处理,可以复习下。 段位七:自然增长率 最后想操纵数据,只要不停的改“自然增长率”数据就好了,实在不行了还能把丫改成负数吗(如下图) 应对这种办法,最好的手段就是:不理他。活动实际参与量是很容易算清楚的,如果要定自然增长率,可以事先说好,免得事后啰嗦。 段位八:参照组 参照组和自然增长率是一对难兄难弟。都很容易被人立着“科学评估”的牌坊,实际上随意更换,改改改,改到业务满意为止。如果业务方想纠结,他会一直说你设置的参照组不科学,样本都是特例,不够随机,不具有代表性。实际上,只要不是全量统计,就永远能扣一个“不科学、不随机、不代表”的帽子(你真全量统计,他们又说:没有剔除自然增长,啦啦啦啦,反正总有理)。 最好的应对方法就是:不回应。只要分组方法是事先说清的,出啥结果就认啥结果,有啥好叽叽歪歪的。本身设参照组,只在做限定渠道精准推送的时候才能用。本身设参照组,只是abtest一种检验手段。本身abtest,也只是检验工具之一,不是权威法则。难道没有abtest业务部门就一点判断能力都没有了?你们的业务能力呢!要你们何用!好爽,终于能骂回去了! 段位九:综合评估 评价一个问题,用单一指标最清晰。然而人们偏偏喜欢用复合指标,以显得“思考全面”。指标一多,势必设计权重分配。于是骚操作来了,如果评价出来,某人对结果不满意,便会祭出:“这个权重不合理,不能反映业务实际”的大旗,然后逼着你改。最后结果,自然是让人家心满意足,才会说你分析深入合理。不然就继续来纠结。 最过分的,陈老师还见过业务方领导手写了一个分公司评分排名,然后告诉我:你用大数据人工智能方法,把各个指标综合计算出这个排名,做的滴水不漏,明年合同还跟你签……此时能说什么,当然是:好的。签单要紧,科学性算个屁,不就是改权重吗,搞得跟读研的时候没整过一样。 应对方法: 每一个指标单独评分 多指标的权重让领导定 放弃业务解释度低的神经网络方法 业务意见不一致,打完架告诉数据怎么定 以上三个是高段位操纵数据的办法。之所以段位高,是因为自然增长率,参照组,综合评估本身就是数据分析常讨论的话题。很多新入行没吃过苦头的数据分析师,自己都很爱倒腾这些东西,以为做的越复杂就越高级。最后结果是,做的越复杂,业务含义越难讲清楚,越是被业务方各种质疑,最后被牵着鼻子走,变成:“结果对业务有利就是客观全面,结果对业务不利就是缺少深入分析”,自讨苦吃。 对比之下,我们会发现:不同部门用的手段不一样。销售、推广、供应链这些一线部门,数据本身就是他们工作的直接产物,因此最容易篡改数据源。运营、策划、产品等部门则最喜欢搞难以量化的指标,喜欢谈“深远影响”,喜欢设一堆“自然增长率”“参照组用户”然后剔除来剔除去,篡改的是基于数据的判断。 为啥销售、推广、供应链不折腾?因为人家面对的是结结实实的销售收钱,推广进人、仓库出货的问题,一个人头一分钱很清晰,没得扯皮。但是像运营、策划、产品这些大家一起干一件事的时候,就总想突出自己的功劳。于是便开始了无休止的扯。 “剔除自然增长,我的活动带来多少效益” “剔除自然增长、活动拉动,我的产品改版带来多少效益” “剔除自然增长,活动拉动,产品改版,我的文案带来多少效益” …… 如果一定要对比两种危害,肯定是篡改数据源的危害更大。如果数据是假的,那分析就无从谈起了。篡改数据源背后,代表着公司管理混乱,渠道控制软弱无力。有意思的是:总部的各职能部门都对这种软弱无力深恶痛绝,所以在这个问题上,往往总部部门是枪口一致对外的。 但在数据判断上,往往是乱自上做。总部的运营、产品、策划们出于一己私利乱改标准,对于实现真正的数据驱动是非常有害的。不敢面对事实,拿数据粉饰太平,最后的结果就是业务部门自己越来越丧失判断能力,又回到拍脑袋决策,拍屁股走人的原始状态,这是我们不希望看到的。理想的状态,是数据源真实丰富,数据判断简单清晰,数据分析深入立体。把精力多放在找原因、做预测、测试效果上,这样才能输出更好的成果。

阿里数据总监教你数据分析:做好这三点,企业数据分析手到擒来:

医院现有的his、lis、peis等业务系统、oa、hr、财务等行政系统再加上物资管理系统导致数据上报系统繁多、数据分散,直接导致的结果就是数据质量差,帆软支持一个平台连接多类数据源及多个数据系统,支持跨数据库数据表取数 医院信息部门不需要再花大量时间应对业务科室和上级部门的取数需求,不需要每次重复的从不同系统中调取数据,帆软数据平台通过简单的拖拉拽操作,十分钟即可汇总数据,做出各种复杂报表,让信息人员将更多精力投入到更有价值的工作中 (3)帮助医院培养核心的数据文化帆软的理念是“数据成为生产力”,从16年与佛山中医院合作开始,就不断把这一理念贯穿在服务医院过程中。 佛山中医院在数据发展中形成了自身的数据理念:数据互联,通过不断调研发掘出了各式各样的医院数据场景,如挂号大屏、护理大屏、病区大屏、工单系统等等。 减负政策目前还没有社会影响的及时反馈,但其深远影响在三年之后将会逐渐显现,只要坚持这一政策,必然会引导形成一个庞大的医疗数据体系,带动整个医疗体系的发展和前进。总结为了分析而分析,为了数据而数据。

腾讯助力,罗湖智慧教育精彩亮相深圳教育装备博览会:

罗湖区教育局局长殷刚、深圳市教育装备协会会长彭锦环莅临罗湖教育展位 据了解,早在2019年,腾讯教育就牵手深圳罗湖区,帮助建设罗湖区智慧教育云平台,引入各类优秀平台资源,推进辐射粤港澳大湾区、示范全国的罗湖 1 智能教育解决方案:聚焦教育信息化素养提升 展会现场,罗湖智慧教育云平台罗湖区与腾讯教育合作展台亮相,具体解决方案包括智慧管理、智慧教育、教与学应用、教育云人人通空间平台资源服务平台等,主要聚焦于教育信息化与教育信息素养提升 一”脑“一”号“一”平台、“两”纵、“三”个中心、“四”智慧场景等构成,打通管理者、校长、老师、学生、家长五大教学参与主体,铸就“五”大主体人人通空间,使得罗湖“智慧校园”和“精品教育”体系实现了全流程 与此同时,罗湖智慧教育云平台通过教务资源统筹和管理,助力学校实施教学计划,并利用人工智能和大数据分析,记录学生学习过程,提供个性化教学,构建学生个人学习空间。 在教育信息化2.0时代,罗湖区教育在腾讯的技术与服务助力下,在体制性、结构性、均衡性、有效性、服务性等方面突破瓶颈,抢占教育供给侧结构性改革、粤港澳大湾区战略和“互联网+”时代的发展先机;同时,结合腾讯基于移动互联

大连与腾讯联手啦!打造辽宁首个移动支付智慧城市!:

12月20日大连市经信委与腾讯公司又做了一件“大事”联手共建、辽宁地区首个移动支付智慧城市?未来双方将在商业、政务、民生医疗、教育、交通……多领域启动全方位的“互联网+”合作大连市民的生活将会更便捷? 大连&腾讯12月20日,大连市经信委与腾讯公司签署“互联网+”战略合作协议,联手共建辽宁地区首个移动支付智慧城市。? 大连将利用腾讯公司在移动支付、云计算、大数据等方面的优势,在商业、教育、政务民生、医疗、交通出行等领域接入微信支付,加快移动互联网与城市管理的深度融合,构建面向公众的一体化在线便捷公共服务体系,让城市智慧化融入到市民的生活中 而在“互联网+医疗”领域,微信医保支付将走进大连,缓解让患者和医院困扰已久的“三长一短”老难题。同时,腾讯公司还将通过微信生态体系,为大连市民提供在线医疗档案查询、远程问诊、处方流转等健康医疗服务。? 近年来,大连的智慧城市建设成效显著,先后荣获国家三网融合试点城市、智慧城市试点示范城市、信息消费试点示范城市、“宽带中国”示范城市、信息惠民试点城市和基于云计算的电子政务公共平台试点示范城市、数字家庭应用示范产业基地等荣誉

江泽民在2008年发表论文指出:发展智能化,机器学习将有所作为……:

人工智能的发展离不开政策支持,中国这一波人工智能热潮除了技术驱动之外,也有赖于中国政府 的大力推动。国家先后出台多项制度,从国家政策角度推动国内人工智能产业的发展。 可以看出自 2015 年以来人工智能政策密集出台,在全球竞争的背景下,人工智能已经上升为国家意志。?这篇十年前的论文,对长者的洞察力和预见性深感钦佩。 如下是论文的具体内容,公众号后台回复:“论文”,获取本文论文原文。???????????????????来源:钱塘号官网:http:www.qthmedia.com

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