天行大數據

① 天行健公司企業標簽文化理念設計

天行健商業策劃企業賦能平台：區域內首家企業組織及老闆全套解決方案賦能機構

市場背景 ：在商業環境飛速變化、商業變革步伐更加迅猛的當下，單純依靠技術、產品、營銷等技能的提升已無法滿足企業笑做成長訴求。

企業需要一種能力，將商業大環境中新的視野、新的模式與企業原有的能力融衡李合內化並持續迭代，

天行健將這種能力稱之為「企業學習力」，如今，企業學習力已成為企業競爭力的內核。

1、目標用戶：中小企業老闆、公司員工、中型實體企業的相關HR管理人員

2、 公司定位：賦能中小企業————  公司內部員工：分公司及代理公司高管，中小型實體企業的相關管理人員

3、公司遠景：平台賦能、共同奮斗、相互成就、生生不息！

 4、一句話賣點（slogan）；隨時隨地，啟發新思維！

公司特點；

線下沙龍（微課堂）提供自適應學習（1VS1解決用戶痛點）

天行健商業策劃賦能平台是一家碰攔衡創新學習生態發展平台！

核心理念：聚人、聚智、聚氣  

共振：由內而外，逐層深入，逐漸形成生態閉環

企業文化：共鳴、共識、共行、共贏

平台旗下核心產品；1、英盛網--在線非學歷成人職場教育  2、大腦銀行--總裁商學院（企業自運轉）3、騰訊社交廣告 4、小程序開發  5、大數據精準運營（toc）  

② 誅仙 流波賣護符配方的人在哪

流坡晚上10點後刷出賣護符配方的，和河陽城一樣，是移動的，路線是稿賀渡口鍵帶派到行哪鳳歌台一帶你可以在中間橋中等著一般5分鍾就到達

③ 這款美的空調為什麼在網上查不到啊

因為美的線下的款式是專門線下賣的，與線上是是不一樣的，線上是專門賣線上款式的，要不然線上線下就互相打擊了。

美的空調，隸屬於美的集團，是集家用、商用空調產品開發、生產、服務於一體的經營平台。除廣東順德總部外，美的空調在廣州、蕪湖、武漢、邯鄲、重慶建有生產製造基地，產品暢銷全球150多個國家和地區，連續7年出口第一。

美的空調的兩大核心部件使用的是肆和歷GMCC美芝壓縮機和威靈電機，均為美的集團旗下的全球最大的空調壓縮機企業和電機公司[2-4]。2020年7月14日，國家知識產權局發布的第二十一屆中國專利獎結果，美的空調的變頻空調壓縮機技術獲"中國專利金裂搜獎"。

美的空調發展歷史：

美的集團，創業於1968年，是一家以家電業為主，涉足房產、物流等領域的大型綜合性現代化企業集團，旗下擁有兩家上市公司、四大產業集團，是中國最具規模的白色家電生產基地和出口基地。

1980年，美的正式進入家電業；1981年開始使用美的品牌。美的集團員工近4.8萬人，擁有美的、威靈等十餘個品牌。除順德總部外，美的集團還在國內的廣州、中山、安徽蕪湖、湖北武漢、江蘇淮安、雲南昆明、湖南長沙、安徽合肥、重慶、江蘇蘇州等地建有生產基地。

在國外的越南平陽基棚擾地已建成投產。美的集團在全國各地設有強大的營銷網路，並在美國、德國、加拿大、英國、法國、義大利、西班牙、迪拜、日本、香港、韓國、印度、菲律賓、新加坡、泰國、俄羅斯、巴拿馬、馬來西亞、越南等地設有21個海外機構。

④ 完美世界升仙任務要找玄光寶鑒在那

在副霜城族虛後面．雪山背後有一鬧穗搭塊大白色石頭．這塊石頭斜插在地里．有一半露出地面．就在那個石頭下面．液拿你在附近跑跑．就是了．
PS：我也為這問題煩惱過很久．

⑤ 10X單細胞（10X空間轉錄組）降維分析之UMAP

UMAP ，全稱uniform manifold approximation and projection，統一流形逼近與投影，是基於黎曼幾何和代數拓撲的理論框架結構構建的。在處理大數據集時，UMAP優勢明顯，運行速度更快，內存佔用小。Etienne Becht等人2019年在Nature Biotechnology上發表一篇文章將其應用在生物學數據上並闡述了UMAP在處理單細胞數據方面的應用和優勢。

如果你不知道tSNE是什麼，它是如何工作的，也沒有讀過2008年的革命性的van der Maaten & Hinton原稿，可以參考我的那文章 10X單細胞（10X空間轉錄組）降維分析之tSNE（演算法基礎知識） 。盡管tSNE對一般的單細胞基因組學和數據科學產生了巨大的影響，但人們普遍認為它有一些缺點，這些缺點很快將得到解決。（ tSNE的缺點在上次分享的文章中也做過詳細的介紹 ）。

看看上面的圖，我想說的是 t分布應該提供全局距離信息，因為它們將高維空間中相距較遠的點推到低維空間中更遠的點。

然而，這種良好的友派意願被成本函數(KL-divergence)的選擇所扼殺，我們將在後面看到其原因。

(1),可以顯著降低計算時間高維圖像由於求和或集成是一個代價高昂的計算過程。想想馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)它基本上是試圖近似地計算在貝葉斯規則的分母上的積分（UMAP使用最近鄰居的數量而不是perplexity）

(2)定義perplexity, UMAP則定義了沒有log2函數的最近鄰居k的個數，即:

UMAP使用稍微不同的高維概率對稱

symmterization是必要的因為UMAP融合在一起的點與本地不同的指標(通過參數ρ),它可能發生圖A和B節點之間的重量不等於B之間的權重和節點。為什麼UMAP使用這種對稱而不是tSNE使用的對稱還不清楚。我將在下一篇文章(從頭開始編寫UMAP)中展示我對不同的對稱化規則的實驗，這並沒有使我相信這是如此重要的一步，因為它對最終的低維嵌入式產生了很小的影響。
UMAP使用曲線族1 / (1+a*y^(2b))在低維中建模距離概率，不是完全的學生t分布，但非常非常相似，請注意再次沒有應用標准化:

其中，對於默認UMAP超參數a≈1.93,b≈0.79(實際上，對好殲賀於min_dist = 0.001)。在實踐中，UMAP從非線性最小二乘擬合到帶有min_dist超參數的分段函數中找到a和b:

為了更好地理解曲線族1 / (1+a*y^(2b))的行為，讓我們畫出不同a和b的曲線:

我們可以看到曲線族對參數b非常敏感，在大的參數b處，在小的參數改廳y處，曲線族形成了一種高峰。這意味著在UMAP超參數min_dist之下，所有的數據點都是同樣緊密相連的。由於Q(Y)函數的行為幾乎像一個Heaviside階躍函數，這意味著UMAP為所有在低維空間中相互靠近的點分配了幾乎相同的低維坐標。min_dist正是導致在UMAP維數降低圖中經常觀察到的超密集集群的原因。

為了演示如何准確地找到a和b參數，讓我們展示一個簡單的分段函數(其中高峰部分是通過min_dist參數定義的)，並使用函數族1 / (1+a y^(2b))通過優化來擬合它。curve_fit來自Scipy Python庫。作為擬合的結果，我們得到了函數1 / (1+a y^(2b))的初值a和初值b。

由於我們需要知道交叉熵的梯度，以便以後實現梯度下降，讓我們快速計算它。忽略只包含p(X)的常數項，我們可以將交叉熵重新寫一下，並將其微分如下:

圖拉普拉斯、譜聚類、拉普拉斯Eignemaps、擴散圖、譜嵌入等，實際上是指將矩陣分解和鄰接圖方法結合起來解決降維問題的同一種有趣的方法。在這種方法中，我們首先構造一個圖(或knn圖)，然後通過構造拉普拉斯矩陣用矩陣代數(鄰接矩陣和度矩陣)將其形式化，最後分解拉普拉斯矩陣，即求解特徵值分解問題。

我們可以使用scikit-learn Python庫，並使用spectralembedded函數在演示數據集(即與癌症相關的成纖維細胞(CAFs) scRNAseq數據)上輕松地顯示初始的低維坐標:

最後，UMAP使用隨機梯度下降(SGD)代替常規梯度下降(GD)，如tSNE / FItSNE，這既加快了計算速度，又減少了內存消耗。

現在讓我們簡要地討論一下為什麼他們說tSNE只保留數據的局部結構。可以從不同的角度來理解tSNE的局部性。首先,我們有σ參數Eq。(1)本地數據點集這樣互相「感覺」。因為成對歐幾里得距離衰減指數的概率,在小的σ值,它基本上是零遙遠的點(大型X)和快速增長僅為最近的鄰居(小X)。相比之下,在大的σ,遙遠而近點的概率成為限制可比和σ→∞,概率就等於1為所有任何一對點之間的距離,即成為等距點。

有趣的是,如果我們擴大成對歐幾里得距離的概率高維度成泰勒級數在σ→∞,我們會在第二近似冪律:

關於兩兩歐幾里得距離的冪律類似於多維定標法(MDS)的成本函數，MDS是通過保存每對點之間的距離來保存全局距離，而不管它們是相距很遠還是很近。一個可以解釋這個大的σtSNE遠程數據點之間的相互作用,所以是不完全正確的說tSNE只能處理當地的距離。然而，我們通常會受到perplexity有限值的限制，Laurens van der Maaten建議perplexity的取值范圍在5到50之間，盡管在局部信息和全局信息之間可能會有一個很好的折衷，那就是使用平方根≈N^(1/2)來選擇perplexity，其中N為樣本量。相反的極限,σ→0,我們最終的極端「局部性」高維概率的行為類似於狄拉克δ函數的行為。

另一種理解tSNE「局部性」的方法是考慮KL-divergence函數。假設X是高維空間中點之間的距離Y是低維空間中點之間的距離

根據kl -散度的定義：

方程(9)的第一項對於X的大小都是趨近於0的，對於X的大小也是趨近於0的，因為指數趨近於1，而log(1)=0。對於大X，這一項仍然趨近於0因為指數前因子趨近於0的速度快於對數趨近於負無窮。因此，為了直觀地理解kl散度，只考慮第二項就足夠了:

這是一個看起來很奇怪的函數，讓我們畫出KL(X, Y)

這個函數的形狀非常不對稱。如果點在高維度X之間的距離很小,指數因子變成1和對數項行為日誌(1 + Y ^ 2)這意味著如果Y是在低維空間的距離大,將會有一個大的懲罰,因此tSNE試圖減少Y在小X為了減少罰款。相反，對於高維空間中的長距離X, Y基本上可以是0到∞之間的任何值，因為指數項趨於0，並且總是勝過對數項。因此，在高維空間中相距遙遠的點，在低維空間中可能會相互靠近。因此，換句話說，tSNE並不能保證高維空間中相距較遠的點在低維空間中會保持較遠的距離。然而，它確實保證了在高維空間中相鄰的點在低維空間中保持相鄰。所以tSNE不是很擅長遠距離投射至低維,所以它只保留本地數據結構提供了σ不去∞。

與tSNE不同，UMAP使用交叉熵(CE)作為成本函數，而不是KL-divergence

這導致了地方-全球結構保護平衡的巨大變化。在X的小值處，我們得到了與tSNE相同的極限，因為第二項由於前因子和對數函數比多項式函數慢的事實而消失:

因此，為了使懲罰規則最小化，Y坐標必須非常小，即Y→0。這與tSNE的行為完全一樣。但是，在大X的相反極限，即X→∞時，第一項消失，第二項的前因子為1，得到:

這里，如果Y很小，我們會得到一個很大的懲罰，因為Y在對數的分母上，因此，我們鼓勵Y很大，這樣，對數下的比率就變成了1，我們得到零懲罰。因此，我們在X→∞處得到Y→∞，所以從高維空間到低維空間的整體距離保持不變，這正是我們想要的。為了說明這一點，讓我們繪制UMAP CE成本函數:

在這里，我們可以看到圖的「右」部分看起來與上面的kl散度曲面非常相似。這意味著在X低的時候，為了減少損失，我們仍然想要Y低。然而，當X很大時，Y的距離也要很大，因為如果它很小，CE (X, Y)的損失將是巨大的。記住，之前，對於KL (X, Y)曲面，在X很大的情況下，我們在高Y值和低Y值之間沒有差別，這就是為什麼CE (X, Y)代價函數能夠保持全局距離和局部距離。

我們知道UMAP是速度比tSNE擔憂)時大量的數據點,b)嵌入維數大於2或3,c)大量環境維度的數據集。在這里,讓我們試著了解UMAP要優於tSNE來自於數學和演算法實現。

tSNE和UMAP基本上都包含兩個步驟：

然而，我注意到UMAP的第一步比tSNE快得多。這有兩個原因：

接下來，UMAP實際上在第二步中也變得更快了。這種改善也有幾個原因:

在這篇文章中，我們了解到盡管tSNE多年來一直服務於單細胞研究領域，但它有太多的缺點，如速度快、缺乏全球距離保存。UMAP總體上遵循了tSNE的哲學，但是引入了一些改進，例如另一個成本函數和缺少高維和低維概率的標准化。

除了運行速度快，內存佔用小等特點，UMAP在處理細胞學數據時還有一個大的優勢，就是可以反映細胞群體之間分化的連續性和組織性。下面將通過文獻中的數據【2】來為大家詳細講解。

對同一組數據分別進行tSNE和UMAP降維，該數據為多達30萬個從8種不同組織富集得到的T細胞和NK細胞的樣本，並使用Phenograph聚類把細胞分為6大類，每種顏色代表一種細胞。從圖中可以看出，UMAP和tSNE都可以較好地把不同類別的細胞分開。但tSNE傾向於把相同細胞群劃分為更多的群，如圖顯示，黑色圈中CD8 T細胞，在tSNE結果中，群數更多，距離更遠。

同樣這組數據用組織來源對UMAP和t-SNE圖上細胞的進行顏色區分，可以觀察到一個有意思的現象。與UMAP相比，t-SNE更加傾向於根據它們的來源來分離總體細胞。而 UMAP則會兼顧細胞群的類別和來源來排列，如圖中在CD4 T細胞和CD8 T細胞群內，細胞的排列與來源也會有一定的規律性，都是大致從臍帶血（CB）和外周血單核細胞（PBMC），到肝臟（Liver）和脾臟（Spleen），最後到一端的扁桃或另一端的皮膚（Skin）、腸道（Gut）和肺（Lung）。

通過駐留記憶T細胞標志物CD69/CD103、記憶T細胞標志物CD45 RO和naïve T細胞標志物CCR7表達群的分布，可以觀察到UMAP可以展示出T細胞連續的分化階段。而tSNE結果中，這些群之間也是連續的，但是卻沒有非常明顯的沿軸結構。同樣的現象也在造血細胞系統中被觀察到。由此可見， UMAP在大數據集的處理時可以展現細胞集群的連續性。

對三組數據（Samusik、Wong、Han_400k）分別進行數據隨機降低至100-200,000之間不同的數量級，形成小數據集。縱軸為小數據集與原始數據集的相關性，代表降維方法在不同數據量上的可重復性。UMAP表現最好，數據集越大，優勢越明顯。

下圖是UMAP和t-SNE對一套784維Fashion MNIST高維數據集降維到3維的效果的比較。

雖然這兩種演算法都表現出強大的局部聚類並將相似的類別分組在一起，但UMAP還將這些相似類別的分組彼此分開。另外，UMAP降維用了4分鍾，而多核t-SNE用了27分鍾。

UMAP的兩個最常用的參數：n_neighbors 和 min_dist，它們可有效地用於控制最終結果中局部結構和全局結構之間的平衡。

最重要的參數是 n_neighbors ，近似最近鄰居數。它有效地控制了UMAP局部結構與全局結構的平衡，數據較小時，UMAP會更加關注局部結構，數據較大時，UMAP會趨向於代表大圖結構，丟掉一些細節。

第二個參數是 min_dist，點之間的最小距離。此參數控制UMAP聚集在一起的緊密程度，數據較小時，會更緊密。較大的值會更鬆散，而將重點放在保留廣泛的拓撲結構上。

t-SNE和UMAP大部分的表現非常相似，但以下示例明顯例外：寬而稀疏的cluster中有密集的cluster(如下圖所示)。UMAP無法分離兩個嵌套的群集，尤其是在維數較高時。

UMAP在初始圖形構造中局部距離的使用可以解釋該演算法無法處理情況的原因。由於高維點之間的距離趨於非常相似(維數的詛咒)，所以可能會因此將其混合在一起。

演算法很難，所以懂的人才顯得牛

天行健，君子以自強不息

⑥ 聚焦大數據時代的漏洞分析與風險評估

聚焦大數據時代的漏洞分析與風險評估

在大數據時代中，新技術創新發展的歷史機遇夾雜著安全風險與挑戰撲面而來，對網路與信息安全保障提出了新的要求，對信息安全漏洞的挖掘分析和對網路安全風險的綜合管控愈顯重要和關鍵。近日，第八屆信息安全漏洞分析與風險評估大會(VARA2015)召開。主題探討是「大數據時代的漏洞分析與風險評估技術」，會議由中國信息安全測評中心主辦，北京交通大學承辦，清華大學協辦。來自政府部門、高等院校、研究機構、信息安全產業界及應用單位的800餘名嘉賓參加了活動。
中國信息安全測評中心李守鵬副主任作為大會主持，中國信息安全測評中心朱勝濤主任和北京交通大學校長寧濱分別致歡迎辭，中央網信辦網路安全協調局胡嘯副局長做了重要發言。中國工程院院士何德全、兩院院士王越、中國工程院院士倪光南、費愛國，中國信息安全測評中心黨委書記吳世忠出席本次大會，何院士和倪院士做了重要發言。國家發改委高技術產業司王娜處長進行了「促進大數據創新發展，強化大數據安全保障」的主題演講。國家信息安全主管部門、國家相關部委、專家學者、大型行業、知名企業代表分別圍繞此次大會主題分享該領域理論、方法、技術和實踐的最新成果。
同時，此次大會舉行了中國國家信息安全漏洞庫(CNNVD)第三批技術支撐單位授牌儀式，十三家單位分別獲得漏洞庫一、二、三級支撐單位稱號。其中一級共三家：中電長城網際系統應用有限公司、北京雲間有道科技有限公司、北京江南天安科技有限公司;二級共三家：北京安信天行科技有限公司、北京錦龍信安科技有限公司、北京永信至誠科技有限公司;三級共七家：北京中測安華科技有限公司、上海斗象信息科技有限公司、深圳百密信安科技有限公司、北京洋浦偉業科技發展有限公司、遠江盛邦(北京)信息技術有限公司、成都科來軟體有限公司、東巽科技(北京)有限公司。此外，為了更好地表彰和獎勵在工作崗位上做出卓越貢獻的CISP持證人員，進一步推進信息安全專業人才培養工作體系的建設，中國信息安全測評中心CISP運營中心聯合《中國信息安全》雜志共同舉辦了首屆「CISP傑出人物」評選活動。大會對10位評選出的「CISP傑出人物」進行頒獎，他們是：中國聯通河北省分公司高級工程師孔令飛，中石化信息化管理部工程師劉遠，杭州安恆信息技術有限公司首席安全官劉志樂，江蘇天創科技有限公司總經理任國強，中國保險信息技術管理有限責任公司高級工程師楊磊，中國信息安全測評中心副研究員班曉芳，深圳市安絡科技有限公司總裁謝朝霞，北京江南天安科技有限公司部門經理程娜，北京郵電大學信息安全中心信息安全系副主任雷敏，北京永信至誠科技有限公司董事長蔡晶晶。
本次會議分別設立了「漏洞分析」、「風險評估」、「大數據安全分析」和"互聯網+"時代下的信息安全」四個分會場，展開專題研討。從多角度、多層面反映了大數據時代下漏洞分析新技術和新方法，展現了復雜網路與系統環境下風險評估的新思路和新實踐，溝通了工控系統信息安全技術發展與測評工作的新進展，從更寬的視野探討了信息安全積極防禦的新舉措。
網路空間已日益成為國際競爭的戰略制高點，網路安全事關各國未來繁榮與發展的核心利益。近年來，信息技術軟硬體漏洞正在成為全球各類信息安全問題的主要源頭，高度依賴網路信息系統的社會和經濟運行正在面臨黑客攻擊等網路犯罪行為的嚴重侵襲。我國抓住全球化、信息化的發展機遇，趨利避害，綜合實力不斷增強，現已成為全球信息化發展大國。但是隨著信息化進程的持續深入推進，網路與信息安全問題凸顯，成為我國面臨的新的綜合挑戰。
作為信息安全領域業界專家、學術研究人員和政府、行業及用戶交流的重要平台，信息安全漏洞分析與風險評估大會之前已成功舉辦七屆，為及時、全面反映我國在信息安全漏洞分析和風險評估領域的創新成果和研究能力，探索國家信息安全保障新思路、新方法，推動信息安全技術進步，促進信息安全保障水平提升正發揮著愈來愈重要的作用。本屆大會的成功召開，為信息安全領域的技術探索、產業進步與應用推進的融合發展鏈接了協作的橋梁，為分享相關領域在理論、方法、技術、標准和實踐等方面的最新成果與研究進展提供了一個良好的溝通與交流平台。

以上是小編為大家分享的關於聚焦大數據時代的漏洞分析與風險評估的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑦ 焦作科瑞森重裝股份有限公司距離哪個高鐵站近

10月9日，工信部公示了第三批服務型製造示範名單。我市成功入圍國家服務型製造示範城市，成為省內繼蘇州之後第二座獲此殊榮的城市。天奇自動化工程股份有限公司入圍國家級服務型製造示範企業，我市國家級服務型製造示範企業達到3家，數量居全省第一。華進半導體封裝先導技術研發中心有限公司的集成電路封裝測試服務平台入圍國家級服務型製造示範平台，實現了我市零的突破。
根據《關於開展第三批服務型製造示範遴選工作的通知》（工信廳政法函〔2021〕43號），現將擬入選第三批服務型製造示範名單進行公示，請社會各界監督。如有異議，請在公示期內將意見書面反饋至工業和信息化部產業政策與法規司（產業融合發展處）。
公示期：2021年10月9日-2021年10月14日
聯系電話：010-68205191
傳真：010-68205275
地址：北京市西城區西長安街13號
附件：擬入選第三批服務型製造示範名單
工業和信息化部產業政策與法規司
2021年10月9日
附件
擬入選第三批服務型製造示範名單
（一）示範企業
序號
名稱
地區
1
北京誠益通控制工程科技股份有限公司
北京
2
電信科學技術儀表研究院有限公司
北京
3
天津市特變電工變壓器有限公司
天津
4
天津長榮科技集團股份有限公司
天津
5
博思特能源裝備(天津)股份有限公司
天津
6
天地偉業技術有限公司
天津
7
中車唐山機車車輛有限公司
河北
8
中鋁環保節能集團有限公司
河北
9
華松電力集團股份有限公司
山西
10
內蒙古鹿王羊絨有限公司
內蒙古
11
三一重型裝備有限公司
遼寧
12
遼寧紫竹高科裝備股份有限公司
遼寧
13
遼寧思凱科技股份有限公司
遼寧
14
沈陽恆久安泰環保與節能科技有限公司
遼寧
15
哈爾濱工大金濤科技股份有限公司
黑龍江
16
柯馬（上海）工程有限公司
上海
17
上海威派格智慧水務股份有限公司
上海
18
上海海得控制系統股份有限公司
上海
19
上海大通汽車有限公司
上海
20
上海清美綠色食品（集團）有限公司
上海
21
徐州工程機械集團有限公司
江蘇
22
天奇自動化工程股份有限公司
江蘇
23
格力博（江蘇）股份有限公司
江蘇
24
江蘇凱米膜科技股份有限公司
江蘇
25
江蘇永鼎股份有限公司
江蘇
26
蘇州太湖雪絲綢股份有限公司
江蘇
27
星光農機股份有限公司
浙江
28
瑞立集團瑞安汽車零部件有限公司
浙江
29
杭州制氧機集團股份有限公司
浙江
30
浙江春風動力股份有限公司
浙江
31
浙江依愛夫游戲裝文化產業有限公司
浙江
32
歐詩漫生物股份有限公司
浙江
33
瑞納智能設備股份有限公司
安徽
34
安徽舜禹水務股份有限公司
安徽
35
安徽銀河皮革有限公司
安徽
36
福建晉工機械有限公司
福建
37
福建福光股份有限公司
福建
38
福建快科城建增設電梯股份有限公司
福建
39
漳州科華技術有限責任公司
福建
40
九牧廚衛股份有限公司
福建
41
江西渥泰環保科技有限公司
江西
42
瑞昌市森奧達科技有限公司
江西
43
山東豪邁機械科技股份有限公司
山東
44
山東開泰拋丸機械股份有限公司
山東
45
山東華成集團有限公司
山東
46
世紀開元智印互聯科技集團服份有限公司
山東
47
鄭州煤礦機械集團股份有限公司
河南
48
焦作科瑞森重裝股份有限公司
河南
49
新鄉市長城機械有限公司
河南
50
鄭州衡量科技股份有限公司
河南
51
河南凱邦電機有限公司
河南
52
鄭州瑞普生物工程有限公司
河南
53
湖北邁睿達供應鏈股份有限公司
湖北
54
武漢依迅北斗時空技術股份有限公司
湖北
55
安琪酵母股份有限公司
湖北
56
中聯重科股份有限公司
湖南
57
湖南九九智能環保股份有限公司
湖南
58
長沙中聯重科環境產業有限公司
湖南
59
株洲嘉成科技發展有限公司
湖南
60
廣州廣日電梯工業有限公司
廣東
61
廣州達意隆包裝機械股份有限公司
廣東
62
歐派家居集團股份有限公司
廣東
63
索菲亞家居股份有限公司
廣東
64
TCL實業控股股份有限公司
廣東
65
廣西博世科環保科技股份有限公司
廣西
66
重慶宏鋼數控機床有限公司
重慶
67
成都秦川物聯網科技股份有限公司
四川
68
成都雲圖控股股份有限公司
四川
69
四川德勝集團釩鈦有限公司
四川
70
四川長虹智能製造技術有限公司
四川
71
雲南凱瑞特工程機械設備有限公司
雲南
72
昆明昆船邏根機場系統有限公司
雲南
73
昆明雲內動力股份有限公司
雲南
74
雲南白葯集團中葯資源有限公司
雲南
75
寶雞石油鋼管有限公司
陝西
76
甘肅建投重工科技有限公司
甘肅
77
寧夏眾虎科技股份有限公司
寧夏
78
中冶焦耐（大連）工程技術有限公司
大連
79
雙星集團有限責任公司
青島
80
海爾智家股份有限公司
青島
81
青島海爾生物醫療股份有限公司
青島
82
寧波路寶科技實業集團有限公司
寧波
83
寧波東方電纜股份有限公司
寧波
84
樂歌人體工學科技股份有限公司
寧波
85
康賽妮集團有限公司
寧波
86
科華數據股份有限公司
廈門
87
廈門盈趣科技股份有限公司
廈門
88
深圳市海能達通信有限公司
深圳
（二）示範平台
序號
名稱
運營單位
地區
1
北科工業節能環保技術服務平台
輕工業環境保護研究所
北京
2
玻璃及相關材料檢驗檢測服務平台
中國建材檢驗認證集團秦皇島有限公司
河北
3
沈陽市製造業整合營銷服務示範平台
沈陽盤古網路技術有限公司
遼寧
4
質量技術基礎綜合服務平台
遼寧省檢驗檢測認證中心
遼寧
5
鑄鍛金屬及造型材料研發檢測技術公共服務示範平台
沈陽鑄造研究所有限公司
遼寧
6
節能環保公共服務平台
吉林省中實工程設計研究有限公司
吉林
7
星雲智慧高端裝備行業數據融合和集成創新專業服務平台
上海電氣集團數字科技有限公司
上海
8
T雲服務型製造公共服務生態平台
珍島信息技術（上海）股份有限公司
上海
9
微譜研究型檢測服務平台
上海微譜化工技術服務有限公司
上海
10
集成電路封裝測試服務平台
華進半導體封裝先導技術研發中心有限公司
江蘇
11
ASUN離散行業供應鏈協同管理服務平台
江蘇中天互聯科技有限公司
江蘇
12
工業氣體智能化運營服務平台
蘇州金宏氣體股份有限公司
江蘇
13
實達實工業購全流程線下線上融合服務平台
實達實集團有限公司
浙江
14
面向製造全過程的認證及管理優化服務平台
杭州萬泰認證有限公司
浙江
15
天能綠色能源全生命周期管理專業服務平台
天能電池集團股份有限公司
浙江
16
中國（合肥）工業設計城
中工經信投資發展有限公司
安徽
17
食品安全檢驗檢測服務平台
安徽中青檢驗檢測有限公司
安徽
18
海西高端裝備製造協同創新服務平台
機械科學研究總院海西（福建）分院有限公司
福建
19
江西省「贛企服」工業大數據協同製造服務平台
江西融合科技有限責任公司
江西
20
工業設計產學研融合共創全產業鏈公共服務平台
山東省工業設計研究院有限公司
山東
21
有人雲製造業數字化賦能遠程運維服務平台
山東有人物聯網股份有限公司
山東
22
中華電氣網電氣行業供應鏈協同平台
許昌紀年電氣技術有限公司
河南
23
起重機全生命周期服務平台
河南省礦山起重機有限公司
河南
24
智慧物流系統總集成服務平台
湖北九州通達科技開發有限公司
湖北
25
中電雲網電子信息行業自主安全服務型製造平台
中電工業互聯網有限公司
湖南
26
華南電子電器綜合服務平台
威凱檢測技術有限公司
廣東
27
廣電計量一站式計量檢測綜合服務平台
廣州廣電計量檢測股份有限公司
廣東
28
尚品宅配面向定製傢具和家居解決方案的服務平台
廣州尚品宅配家居股份有限公司
廣東
29
機械工業電工材料產品質量監督檢測中心
桂林電器科學研究院有限公司
廣西
30
輕推冶金行業生產協同服務平台
中冶賽迪重慶信息技術有限公司
重慶
31
汽車檢驗檢測公共服務平台
中國汽車工程研究院股份有限公司（國家機動車質量監督檢驗中心（重慶））
重慶
32
宏圖工業供應鏈數字化物流服務平台
宏圖智能物流股份有限公司
四川
33
智慧產業園區特色專業型公共服務平台
工業雲製造（四川）創新中心有限公司
四川
34
貴州工業雲公共服務平台
貴州航天雲網科技有限公司
貴州
35
天行健智能雲互聯感知平台
陝西天行健車聯網信息技術有限公司
陝西
36
蘭石能源裝備製造綜合服務平台
蘭州蘭石集團有限公司
甘肅
37
可視化礦山數字化轉型綜合管理服務平台
寧夏廣天夏電子科技有限公司
寧夏
38
鑄造行業數字化轉型綜合服務平台
共享智能鑄造產業創新中心有限公司
寧夏
39
百成零距離食材供應鏈管理服務平台
新疆百成零距離物聯網有限公司
新疆
40
冰山工業製冷技術服務雲平台
冰山技術服務（大連）有限公司
大連
41
檸檬豆中小製造企業供應鏈管理綜合服務平台
青島檬豆網路科技有限公司
青島
42
卡奧斯COSMOPlat數字化轉型場景生態解決方案服務平台
海爾卡奧斯物聯生態科技有限公司
青島
43
數智化智慧服務雲平台
青島日日順樂信雲科技有限公司
青島
44
文具生活用品產業鏈及文創產業生態服務平台
貝發集團股份有限公司
寧波
45
融合多模態信息的生產協同與質量管控服務平台
廈門億聯網路技術股份有限公司
廈門
46
金蝶雲星空一體化協同供應鏈服務平台
金蝶軟體（中國）有限公司
深圳
47
蘑菇物聯通用工業設備產業鏈全生命周期管理服務平台
蘑菇物聯技術（深圳）有限公司
深圳
48
華測檢測認證公共服務平台
華測檢測認證集團股份有限公司
深圳
（三）示範平台（共享製造類）
序號
名稱
運營單位
地區
1
黃驊模塑公共服務示範平台
河北新林坡孵化器股份有限公司
河北
2
「雲漢芯城Ickey」電子產業數字化雲製造綜合服務平台
雲漢芯城（上海）互聯網科技股份有限公司
上海
3
愛陶瓷共享製造平台
福建省中瓷網路科技有限公司
福建
4
忽米H-IIP高附加值製造行業產業鏈資源共享平台
重慶忽米網路科技有限公司
重慶
5
寶象智慧供應鏈共享平台
雲南省物流投資集團有限公司
雲南
6
高端製造業戰略產品增材製造共享服務平台
西安增材建造國家研究院有限公司
陝西
7
大連奧托焊裝資源共享平台
大連奧托股份有限公司
大連
8
速加網機械零部件製造一站式服務平台
深圳市速加科技有限公司
深圳
（四）共享製造示範項目
序號
名稱
運營單位
地區
1
創新葯綜合性研發生產共享工廠
凱萊英醫葯集團（天津）股份有限公司
天津
2
血液健康管理設備和服務共享平台項目
唐山啟奧科技股份有限公司
河北
3
順風新材料智能共享製造項目
沈陽順風新材料有限公司
遼寧
4
沈陽永安機床小鎮服務型共享製造項目
遼寧東升智能產業發展有限公司
遼寧
5
蒸汽眼罩個性化服務及共享製造項目
上海暖友實業有限公司
上海
6
澳拓美盛紡織服裝產業集群共享製造項目
蘇州澳拓美盛自動化設備有限公司
江蘇
7
面向新一代汽車產業的共享能力建設及創新服務項目
清華大學蘇州汽車研究院（吳江）
江蘇
8
基於新一代信息技術的鋼板切割共享製造項目
嘉興雲切供應鏈管理有限公司
浙江
9
基於三維設計及互聯網應用的絲綢產業共享製造服務項目
浙江嘉欣絲綢股份有限公司
浙江
10
紅愛紡織服裝行業柔性製造能力建設項目
安徽紅愛實業股份有限公司
安徽
11
體育製造業共享倉配服務一體化項目
福建安踏物流信息科技有限公司
福建
12
物泊科技鋼鐵冶金產業現代物流服務項目
物泊科技有限公司
福建
13
景德鎮陶瓷共享製造工廠
景德鎮伊人如瓷陶瓷企業孵化基地有限公司
江西
14
中威中央空調通風全產業鏈協同共享製造項目
山東中威空調設備集團有限公司
山東
15
溶劑回收節能產線定製化服務與裝置共享製造項目
肥城金塔酒精化工設備有限公司
山東
16
房車家園房車專用零部件公共服務平台
榮成康派斯新能源車輛股份有限公司
山東
17
滎陽市閥門產業園區智能共享噴塗項目
鄭州市智慧環境機器人產業研究院有限公司
河南
18
智能機電技術服務型共享製造項目
湖北香城智能機電產業技術研究院有限公司
湖北
19
漢江生態經濟帶增材技術柔性共享製造項目
湖北恆維通智能科技有限公司
湖北
20
PCB行業協同生產共享製造項目
廣州裕申電子科技有限公司
廣東
21
金品多元化產業共享智造平台項目
珠海市金品創業共享平台科技有限公司
廣東
22
通用零部件製造行業服務與製造新模式項目
四川德恩精工科技股份有限公司
四川
23
台正機床裝備聯盟體數控機床共享製造平台
昆明台工精密機械有限公司
雲南
24
細胞產業集群創新公共技術服務平台項目
雲南省細胞工程中心有限公司
雲南
25
製造業數字化轉型的共享製造項目
大連共興達信息技術有限公司
大連
（五）示範城市
無錫市、杭州市、成都市、青島市、寧波市
（六）示範城市（工業設計特色類）
上海市浦東新區、煙台市、重慶市、深圳市
END

編輯：楊凱；審核：張凡；發布：楊凱

⑧ 問下，亞美車智匯， 實力怎麼樣

車智匯不錯。它的亮點是能夠提供汽車安全監測、駕駛評測、油耗評估、尋找車輛、碰撞/防盜提醒、保養顧問、違章提滲悶醒、緊急救援、酒後代駕、語音導航等。從目前大家車智匯提供的功能來看，主要有車輛體檢，電瓶電壓監控，行車日報，行車軌跡、節油專家以及駕駛測評（急加速、急剎車、急轉彎），其他還有一些如追蹤定位、防盜等基本功能。這些功能有沒有用，有用，但用處不大，屬於低頻級的柔性需求。還有些與汽車後市場有關的服務內容，如，加油、美容、違章查詢、緊急救援、代駕、機場停車、駕駛證查分等功能。這類服務，基本上導航地圖上也有，至於這些功能體驗如何，就看平台對接的商家數量了，只有用戶自己去判斷是否有用。車智匯是一款U盤式的車載設備（即插即用，方便快捷），堪稱"濃縮中的精華"，主要有違章及時提醒、宏喊睜評測駕駛行為、24小時救援服務、酒後代駕服務、車務管家幫手、手機遠程防盜、汽車安全監測、油耗監控分析八項功能，硬體擁有中國平安質量承保，品質有保障，手機安裝上車智匯相關APP後即可實現人車互聯互通，數據顯示在手機蔽歲，一鍵掌控。

⑨ 天行，東風vpn 哪個更好

東風vpn好。

1、C/S應用加速服務冰峰虛擬發布技術其核心特性在於強調C/S應用加速服務，程序執行全程為即時指令包提交，提升線路的利用率，出錯信息即時反饋，避免原C/S構架下的整體錄入後，一次性存檔提交帶來的大數量問題，使得用戶操作速度大幅度提升。

2、在普通操作模式下，C/S結構應用的一次提交數據時長約為30秒，對於大數據量的提交則遠不指這個數；在尋常廣域網加速模式下，由於採用了優化協議與數據壓縮，可以在原有狀態下提升20%-30%的速度；而採用冰峰虛擬發布技術則可提升原有速度的4-5倍，近似於本地操作的提交速度。

3、隨時隨地訪問服務資源冰峰虛擬發布技術在實現C/S轉B/S應用的過程中，所有的應用服務資源，都是通過快捷圖標調用遠程應用伺服器的客戶端程序，並直接在本地打開運行，進而滿足用戶在不同應用環境下的隨時隨地訪問需求。

4、全面實現本地化列印用戶在進行遠程數據訪問操作時，可以隨時將需要列印的內容直接通過本地化列印在用戶本地列印機上進行列印，方便快捷。

5、和Win7的遠程列印方式不同，運程列印的操作是本地電腦搜索網路上的遠程列印機，通過預裝運程列印機的驅動，將本地文件發送到遠程的列印機上進行列印操作。