数据恢复领军企业飞客与全球数据恢复“兵工厂”ACE建立战略合作

北京飞客瑞康科技发展有限公司与俄罗斯ACE公司正式签署战略合作协议,旨在拓展市场并加速数据恢复行业的发展。双方在数据恢复领域具有互补优势,共同看好国内市场的前景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

新闻来源:http://www.fix.com.cn/fixlog/news/news/201112261826243494735.htm 

 

2011年12月18日,北京飞客瑞康科技发展有限公司(以下简称“飞客”)公司正式宣布,与俄罗斯ACE公司正式签署战略合作协议。

飞客公司自2004年成立以来,已经走过了七个年头。以过硬的技术和专业的服务赢得了广大客户的青睐,同时也赢得了有关部门的高度信任,积累了良好的商业信誉。

飞客公司董事长高宁表示:“长期以来,我们积极思考商业创新,不断完善企业生态系统建设,正在向更加广阔的数据安全领域上游产业转型。我们愿意和各位同行一道,以维护国家信息安全为己任,努力做好本职工作。”

俄罗斯ACE公司CEO亚历山大先生表示:“飞客公司与ACE的合作,将会在拓展市场的同时加速数据恢复行业的发展,我们在一起将为更广泛的领域提供市场领先的解决方案,为中国用户提供无可比拟的IT服务。” 

此次飞客公司与被业界称作为全球数据恢复领域“兵工厂”的ACE签署战略合作协议,是因为双方在数据恢复领域的商业定位具有非常明显的优势互补特点,并共同看好数据恢复在国内的发展前景,加之双方高层通过深入沟通、了解,建立了相互充分信任的关系,所以双方决定建立全方位的、长期的战略合作伙伴关系。

飞客公司副总经理李源先生表示:“未来,飞客公司将会把精力重点放在技术研发层面,快速推进云修复、云擦除等前沿技术的研究和完善,不断创新数据安全保障体系,完善服务模式,为促进我国信息安全行业健康发展作出我们应有的贡献。”

# # #

关于北京飞客瑞康科技发展有限公司

北京飞客瑞康科技发展有限公司,简称“飞客”,是业界数据安全服务领域的领导厂商,致力于保障企业及消费者信息空间的安全。凭借管理团队丰富的运营经验和勇于探索的创新精神,公司迅速成为国内第一家拥有强大品牌优势的数据安全服务机构。

飞客公司成立于2004年,总部位于北京中关村地区,在上海、杭州、深圳、济南等地都设有分支机构,服务网点遍布全国主要城市和主要行业,可为全中国各个地区的企业及个人用户提供7×24的全天候数据安全支持服务。

飞客公司长期为华为、联想、IBM等众多IT企业提供数据恢复外包业务,数十万次为企事业单位和个人提供数据恢复应急服务,经过长期积累飞客品牌得到用户和国家有关部门的认可,飞客正在将其商业模式向更加广阔的数据安全领域上游产业转型。

如需与公司有关的其它新闻和信息,请访问网址:www.fix.com.cn

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值