摘要：云平台作为大型企业数字化转型的基础设施,平台的安全、稳定是保障业务连续性的基础。目前数据备份仅存储在平台,而且备份策略不规范。因此,结合电力行业私有云平台提出云平台云上、云下备份体系。参考电力行业相关要求,对数据进行分级分类,对相应级别数据的数据存放、备份方式、备份频率等进行设计,并提出恢复及安全需要考虑的内容。

摘要：本文为了实现企业信息管理系统,开发基础自动化技术模型不仅可以缩短企业的管理和控制时间,而且可以解决传统的全组织信息管理的相关问题,避免人力资源管理中的失误。近年来,随着信息技术的飞速发展,信息系统已经成为传统产业的一部分,高度依赖于信息系统的发展。安全稳定的信息系统运行和持续优化性能是行业发展的需要。该技术为企业信息管理系统,特别是企业信息和数据的传输与集成提供了良好的环境。

摘要：新冠肺炎疫情防控工作已成为机关和企事业单位的常态工作,疫情防控工作人员面临极为繁重的工作任务。应用数字化技术,设计构建一套基于移动应用的企业级疫情防控管理系统,实现疫情防控全方位、全时段、全覆盖在线管理,并支持对疫情防控动态要求的灵活、快捷嵌入,可有效缓解疫情防控工作人员压力,实现创新、创效、减负、赋能提升疫情防控工作效率。

摘要：联邦学习是一种保护机密性的机器算法,可有效的应用于工业物联网。在联邦学习中,服务器协调多个客户端以进行模型学习。区块链在物联网和联邦学习中使用,可以有效的保持数据完整性,并吸引足够的数据和计算资源。机器学习已经发展阶段,大量高质量数据已成为限制发展的因素。在此背景下,对数据交换需求不断增长。传统的机器学习需要集中数据,对于数据孤岛和隐私要求,使各个业务部门无法做到交换数据。为了解决这个问题,联邦学习框架应运而生,本文分析了联邦学习框架的设计应用,分析了现行联邦学习框架存在的实现难点,以便相关人士更好地理解联邦学习框架。