二號站登陸_安居寶承諾客戶:不漲價 保供應

[摘要]  對於有遠見和有抱負的企業,總是善於發現危機中的機會。安居寶看到,當前市場面臨液晶屏飛速漲價潮的困境,不僅是一種挑戰,更是機遇。,《安防知識網》
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別家都漲,安居寶不漲,原因何在,底氣何來?,  安居寶從創立之時起,一直在引領行業技術潮流,並最大限度讓利與用戶,從而一直以口碑贏得市場與尊重;,  你漲我也漲,這原本是常見的生意經。而安居寶承諾客戶“不漲價,保供應”,源於企業擔當。“上善若水,厚德載物”,即為此理。而做企業就像做人,不能想象一個沒有擔當的企業會有長久生存與發展空間。共贏時代,成就客戶即成就自己,安居寶的行業擔當,有跡可循:,  業內率先提出“五年免費保修”服務承諾;,  全球樓宇對講生產基地最大的廠家(超過10萬平方米);,  未來,安居寶的企業擔當事迹,將會不斷續寫中。,  強大的銷售服務網絡,全國擁有131個直屬銷售服務網點;,  空有理想與抱負,如沒實力支撐,一紙空談。“打鐵還需自身硬”。安居寶戰略布局,總先人一步。早在2013年,安居寶設立控股子公司廣東安居寶显示科技有限公司,公司主營業務為3.5-15寸LCM液晶显示模組的研發、製造和銷售,佔地近2萬平方米。安居寶社區安防相關器材的显示屏不再依賴於供應商后,不但可以縮減中間採購成本,還可以形成批量生產,提高公司研發、生產效率,降低成本的同時,保障了產品質量。正因為安居寶未雨綢繆,提前做好謀划和布局,從而在非常時期,做到自給自足,為安居寶樓宇對講產品保駕護航,也成為取勝之道。,  
非常時期,“自給自足”的取勝之道,  當在大眾沉醉在“雙十一”狂歡之中,2020即將結尾之時,安居寶吹響 “不漲價 保供應”的猛攻號角,為來年業績銷售打好提前的一戰。,安居寶显示科技有限公司,,全自動化貼片機生產車間,全自動化(COG/FOG)生產車,

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二號站賬號註冊_我國兩項近場通信安全技術成國際標準

來源:數據觀-貴陽日報
時間:2016-09-12 11:53:23
作者:,  據新華社電記者8日從WAPI產業聯盟獲悉,我國自主創新的近場通信(NFC)非對稱實體鑒別(NEAU-A)、NFC對稱實體鑒別(NEAU-S)兩項近場通信安全技術日前正式成為ISO/IEC國際標準,一定程度上改變了我國
物聯網領域核心技術受制於人的局面。,  實體鑒別(NEAU)是NFC的空口安全技術,它從鏈路層解決了近場通信的安全通信問題,能有效防止偽造、竊聽和篡改等攻擊,能廣泛應用於非接卡、NFC設備、移動支付等各類產品中,讓廣大用戶在使用NFC業務時,更加安全和放心。“NEAU國際標準的發布,可以讓NFC技術變得更加安全,能讓用戶更加安心地去享受萬物互聯帶來的便利。”WAPI產業聯盟副秘書長張璐璐說。目前,NFC技術已被智能手機等諸多消費類电子產品所集成,可以用作機場登機驗證、大廈門禁鑰匙、交通一卡通、信用卡、支付卡等。,  本次的NEAU國際標準提案是由WAPI產業聯盟組織開發的,西電捷通公司、無線網絡安全技術國家工程實驗室、國家商用密碼檢測中心、天津市無線電監測站、國家無線電監測中心檢測中心等十餘家聯盟成員單位全程參与了標準的開發。,  據了解,這是繼2015年11月射頻識別(RFID)安全技術(TRAIS)成為國際標準后,WAPI產業聯盟國際標準化工作的又一成果,在物聯網安全核心技術方面,又一次將自主創新的安全協議納入國際標準體系。, ,責任編輯:陳卓陽,

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二號站登陸_湖南上線電力環保智慧監管平台 接入5000多家企業數據

來源:經濟參考報
時間:2020-06-24 14:17:08
作者:白田田,  某火電廠污染物排放超標,環保設施運行出現故障;重污染天氣下,某工業企業用電量數據異常,显示其違反規定偷偷生產……這些信息,在湖南今後會第一時間通過電力環保智慧監管平台,推送到監管人員的手機上。,  湖南省電力環保智慧監管平台近日正式上線。平台由湖南省生態環境廳委託國網湖南省電力有限公司開發,接入了湖南16家火電廠43台發電機組的實時數據和5000多家重點排污工業企業用電數據。,  據了解,湖南省電力環保智慧監管平台採用物聯網、雲計算、大數據等技術,分為發電企業、工業企業兩大板塊,包括污染物與能耗監測、環保電價計算、工業企業用電監控、停限產輔助分析等9大功能,實現了環保數據採集、運行監控過程、監管分析場景等目標。,  國網湖南省電力有限公司有關負責人介紹,這個平台就像是環保監管的“智能助手”,能夠讓監管人員及時掌握異常情況並採取應對措施,助推環保執法由“被動響應”向“主動介入”轉變。,,責任編輯:陳近梅,

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二號站平台登錄_物聯網+5G 讓葡萄種植管理不再難

來源:科技日報
時間:2020-08-26 14:12:38
作者:過國忠,,  
本報記者 過國忠攝,    又是一年葡萄上市之季。8月23日,科技日報記者來到無錫市鴻山街道阿偉生態葡萄園,這裏的種植戶通過手機就可遠程、實時查看葡萄生長動態、外觀等信息,並掌握陽光、溫差、濕度、種源、蟲害等關鍵數據,有效解決了葡萄種植全程管理難題,確保葡萄產業節工節本、高產高效。,  記者了解到,過去進入雨季或高溫季節,種植戶都要親自入園查看雨情災情,施肥防病也全憑經驗。現在,種植戶預先在葡萄園內安裝高清視頻監控設備和傳感器等,利用5G網絡高速率、低延時的特點,結合VR全景技術,解決了葡萄種植過程的管理難題。,責任編輯:姚治,本報記者 過國忠攝,

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二號站官方ii_大數據運營技術與工具:大規模數據分析的微積分

內容摘要

離線計算框架MapReduce屬於 典型的大數據分析技術之一 ,它以大數據塊為操作單位,首先以映射(Map)的方式對數據進行切分操作(微分),然後再對集合內數據進行收縮(Reduce)聚合運算(積分)。

大規模數據分析的微積分

“主機+磁盤陣列”的系統結構實現了計算能力與存儲能力的分離,適用於數據存取次數多、單個數據量小的事務型應用。

但是,大數據時代都是海量數據(PB級+)的處理,“主機+磁盤陣列”式的系統架構會導致主機集群與磁盤陣列之間消耗大量的網絡帶寬,這種架構方式大大降低了系統的處理效率,無法滿足大數據時代的要求。

為了解決大規模數據的處理效率問題,需要開啟不同的思維模式。

比如,能否將數據存儲在主機內部,減少數據存取的外部IO(輸入輸出),而不是主機外部的磁盤陣列上?

再比如,是否可以以大數據塊為存取單位,減少數據存取次數,而不是以小數據字節為單次數據存取單位?

沿着以上的問題和思路,谷歌公司提出了GFS、MapReduce、BigTable這樣的大規模分佈式數據處理方案,解決互聯網Web大規模數據的存儲和快速檢索問題。

GFS以大數據塊為單位進行數據存儲,而MapReduce則相當於基於GFS之上的數據分析引擎,按照分析需求對大數據塊進行處理,處理思路類似於高等數學中的微積分。

MapReduce的數據處理過程如圖8-3-4所示:

圖8-3-4 MapReduce的數據處理過程

從圖8-3-4可以看出,輸入文件1到輸入文件3是以文件形式存在的原始數據,原始數據經由Map(映射)、Sort(排序)和Reduce(聚合)三個子過程,最後輸出滿足統計要求的結果文件。

為了更加直觀地看到MapReduce的數據處理過程,下面以電信運營商海量上網記錄統計為例,從時間和地域維度統計某個時段的上網數據流量。

移動用戶上網記錄的原始數據如下所示:

以上以5條上網記錄為原始數據源,我們的目標是按日期統計上網流量。

為簡單起見,上網記錄樣本數據中僅保留了本案例所需的上網流量(最左一列8位数字)、上網日期(中間一列)和  碼(最右一列)。

假如以  條和第2條上網記錄作為輸入文件1的內容,第3條和第4條上網記錄作為輸入文件2的內容,第5條上網記錄是輸入文件3的內容,如下所示:

三個輸入文件分別首先經過Map(映射)操作,從輸入文件指定位置提取鍵值對到不同的Map集合中,作為Sort的輸入。

本例中的日期為“鍵”,本例中的“值”為上網流量,如下所示:

提取后的鍵值對包括5個,分別如下:

這些鍵值對經由Sort(排序)操作將其放入相應的分組中,分組結果如下所示:

Sort操作后的結果又成為Reduce的輸入,其中Reduce1的輸入為Sort1,Reduce2的輸入為Sort2,Reduce實際上是執行聚合(sum)操作,根據預先編製的Reduce程序,需要對多個值求和,結果如下:

以上就是MapReduce的輸出結果,可以描述為:

2013年12月23日的總流量為92,583,701Bytes(約合92.58 MB),2013年12月24日的總流量為79,233,468Bytes(約合79.23 MB)。

以上就是MapReduce從多個文件中通過Map、Sort和Reduce操作進行統計分析的大致過程。

上面僅僅是一個剖析原理的簡單示例,在MapReduce的實際運行環境中,會有大量的輸入文件,由於大量的輸入文件分佈式地存儲在不同的主機設備中,並且被分割的大文件無需去主機外部的磁盤陣列上存取,從而解決了因大文件傳輸引起的大量網絡帶寬佔用問題。

大規模分佈式計算環境中,Map、Sort、Reduce操作通常在不同的主機上完成,通過多個任務并行執行,彼此之間並不存在關聯依賴,從而大大提高了大規模數據分析的整體效率。

MapReduce是一種典型的大數據分析技術,總體實現思路並不複雜,但是Hadoop開源框架中的MapReduce還是存在很多問題,為了克服不足之處,許多軟件在此基礎上進行了改進和完善,比如:

# Facebook開發並開源的分佈式NoSQL數據庫軟件Cassandra;

# 開源分佈式文件系統Ceph(支持對象存儲);

# Cleversafe公司的分散存儲網絡,將元數據分散到集群中;

# IBM公司的GPFS(通用并行文件系統,General Parallel File System);

# EMC公司的Isilon,MapR文件系統,NetApp公司的Hadoop開放方案等。 

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