 | 人工智能技术在2016年取得的成就 | 浅析oa办公平台数据安全 |
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2016年，特斯拉和福特等大型汽车厂商都宣布了全自动无人驾驶汽车的推出时间表。作为谷歌(微博)的人工智能系统，DeepMind的AlphaGo击败了世界围棋冠军李世石。与此同时，人工智能还在医疗领域取得了重大进步，有些系统的对癌症的诊断效果甚至超过人类医生。想了解人工智能技术在2016年取得了哪些炫酷的成就?一起看看下面的榜单吧。1、AlphaGo击败世界围棋冠军2016年1月，谷歌DeepMind的深度学习领域取得了重大胜利——该公司开发的AlphaGo掌握了围棋这种中国古老的棋类游戏。DeepMind负责人戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)表示，这项成就比很多专家预计的早了10年。在2月举行的美国人工智能协会的年会上，哈萨比斯称围棋是“人类发明的最复杂的专  |
| 大数据时代下的税收风险管理 | 浅析oa办公平台数据安全 |
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| 大数据时代的来临是现代互联网、云计算和物联网等信息技术发展的必然结果，对社会经济发展的各个方面都将产生深远影响。毋庸置疑，大数据时代也给税收征管工作带来了许多挑战，但同时也为税收征管模式的转型升级提供了难得的发展机遇。对于税收征管而言，贯穿税收征管全过程的关键因素是现代信息技术和大数据，这也是改进和创新税收征管工作的重要生产力。充分利用现代信息技术手段和大数据来提升税收相关数据采集能力以及数据分析和应用能力，有利于把政府和社会各部门蕴含的大数据优势，转化为税收治理优势，进而构建旨在解决税收征纳双方信息不对称，以税收征管大数据为基础，通过采集、分析、利用涉税信息，以数据信息比对为核心，人工处理与 |
| 大数据安全防护应注重两大核心 | 浅析oa办公平台数据安全 |
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| 大数据应用安全挑战
大数据具有容量大、类型多、价值高、速度快的4V特性。由于大量数据集中存储，一次成功攻击所导致的损失巨大，因此大数据应用更容易成为攻击目标。同时，大数据时代数据源多样化，数据对象范围与分布更为广泛，对数据的安全保护更为困难。大数据应用采用全新的Hadoop处理架构，内在安全机制仍不完善，因此在推动大数据技术应用时面临着很多安全风险和挑战，具体包括：第一，用户隐私泄露问题随着大数据技术应用的深入将更为严重。第二，大数据应用信息安全暴增多。第三，大数据应用中数据往往穿越原有系统数据保护边界，数据属主与权限随之发生迁移，导致原有数据保护方案失效。第四， |
| 数据中心安全网络虚拟化 | 浅析oa办公平台数据安全 |
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| 1、网络虚拟化 网络虚拟化技术也随着数据中心业务要求有不同的形式。多种应用承载在一张物理网络上，通过网络虚拟化分割(称为纵向分割)功能使得不同企业机构相互隔离，但可在同一网络上访问自身应用，从而实现了将物理网络进行逻辑纵向分割虚拟化为多个网络；多个网络节点承载上层应用，基于冗余的网络设计带来复杂性，而将多个网络节点进行整合(称为横向整合)，虚拟化成一台逻辑设备，提升数据中心网络可用性、节点性能的同时将极大简化网络架构。
2、网络虚拟化——纵向分割 如果把一个企业网分成多个不同的子网络使用不同的规则和控制，用户就可以充分利用基础网 |
| 企业数据安全几大主动预防策略 | 浅析oa办公平台数据安全 |
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| 1、充分认识内外攻击 在进行企业网站安全设计时，首先要了解自己的网络可能面临的攻击。在网络中，各类不同的企业所面临的危险是不相同的，每个企业都有自己独特的漏洞及安全隐患。随着企业网络逐步延伸到供应商、顾客及合作伙伴处，外部威胁正变得日益严重。外部威胁主要指: 未授权用户，如黑客、恶意破坏者或网络盗窃分子等对系统进行的破坏;对企业离职员工的管理不当，使他们在离开企业后仍能访问公司网络，形成威胁; 此外，企业还必须考虑因设备故障及自然灾害，如火灾等带来的危险。
2、寻找网站漏洞有时，寻找企业网弱点就像大海捞针一样，并不是所有的威胁都很明显，特别是当缺乏专业的信息安全技术专家帮助时。识别潜在威胁的 |
| 面向企业的内容管理系统 | 浅析oa办公平台数据安全 |
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| 1、价值的体现 基于"商务博策''应用组件系统的内容管理系统,代表了一种全新的内容管理模式和完善的管理流程,使企业即使面对再多内容,也能进行有序的管理。
2、管理全面 在电子商务环境中,大量的信息内容需要在网上发布,其中关系到信息何时发布,何时撤消,内容的分布,分布到何处,分布的权限等等一系列问题。传统的解决方法是,使用一大批网页编辑人员,不停编制有关不同内容的HTML文件,从而完成对内容的管理。
3、部署简单,配置灵活 不同企业对内容管理的要求是不同的,一般的标准化内容管理系统是不能满足所有企业的要求的,而 |
| 物流管理系统对企业库存管理的启示 | 浅析oa办公平台数据安全 |
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| 一、企业物流管理现状及信息化管理物流的目标 该企业在库存管理以及物流方面存在管理手段落后，库站分散、信息沟通不畅，同类设备多、备件重复储备、数据“孤岛”无法共享等问题。这些问题有其单位自身的特性，但大部分属于我国企业库存管理上的共性问题。企业决定尝试通过信息化建设加强对物流网络管理。设计企业以计算机网络技术为手段，通过再造业务流程，建立规章制度，整合管理资源，扁平化管理和软件研发，通过开发已实现“数字化物流”系统，同时通过接口开发与企业的财务系统互联，努力实现企业资金流、物流、信息流和业务流的“四流合一”。
通过系统建设 |
| 影响商业智能解决方案的因素 | 浅析oa办公平台数据安全 |
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| 影响商业智能解决方案的因素 1、基础数据建设不完善
对于小企业来说，使用诸如ERP、SCM、CRM等在线交易系统的时间还不长，系统内存储的数据量还不是很大。但随着信息化的发展，中型企业基本上已经是比较成熟的ERP用户了。正是进行商业智能分析的大好时机。
一般来说，基础数据的不完善，存在着这样2方面情况：
首先，是数据之间缺乏关联关系。
譬如希望分析采购订单与收货记录，以考核交货及时率，但是系统的数据库表中并不存在采购订单与入库验收单之间的关联;希望考核销售员业绩，但是系统的数据库表 |
| 浅谈数据挖掘在企业信息化中的认识误区 | 浅析oa办公平台数据安全 |
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| 现代的企业日常搜集了大量资料.包括市场、客户、供货商、竞争对手以及未来趋势等重要信息。但是信息的超载与无结构化，使得企业决策单位无法有效利用现存的信息，甚至使决策行为产生混乱与误用。妥善地运用数据挖掘技术，从巨量的数据库中发掘出不同的信息与知识供决策支持所用，必能产生企业的竞争优势。但是，许多企业在信息化进程中对数据挖掘还存在一定的认识误区，对其角色定位还不甚清晰，这直接影响了数据挖掘技术的应用效果。
一、数据挖掘在企业信息化中的应用现状
数据挖掘在企业中的应用方式目前主要集中在市场推广方面。如客户特征、购物关联分析及客户关系管理。世界范围内具有刨新性的公 |
