聚焦新基建探索未来经济,腾讯年度最重磅峰会关注哪些重点?

在全球数字化转型浪潮中,企业正面临前所未有的机遇与挑战。腾讯全球数字生态大会将揭示数字优先战略下的产业安全新机遇,探讨数字化转型的最佳实践,聚焦云原生安全,为企业提供加速数字化进程的安全指南。

疫情爆发以来,具有数字化布局的企业显然展现了更强的韧性,在疫情期间不仅能通过线上办公、远程服务保持业务的连贯性;在疫情控制住之后也能更快地实现复产复工。伴随各行各业触网上云进程的深入,数字化已经从企业的“可选项”变成了“必选项”。据有关机构预测,到2023 年,数字化转型企业的产品和服务将驱动全球一半以上的 GDP,全球经济也将达到一个临界点。

 

在这个临界点上,随着以云计算、AI和5G等为代表的新基建技术的共同作用,将使得数字化企业在边际成本上获得压倒性的先发竞争优势,更好地成就业务创新与绩效增长。“数字优先”成为企业战略思考的起点,也预示着新的机遇与可能性。

 

然而,朝向数字化目标前进的过程,每家企业都面临诸多的挑战。数字化转型过程不一的企业如何践行数字优先?如何选择数字化工具,如何评价数字化落地的ROI,最佳实践的复用过程中如何克服水土不服?哪些因素将直接影响企业数字化转型的成败?这一切,在9月9日-11日召开的腾讯全球数字生态大会中都将找到答案。

 

01

洞悉未来数字经济

揭示产业安全新机遇

 

腾讯全球数字生态大会是腾讯集团规格最高、规模最大、覆盖最广的产业互联网盛会。今年的大会更是疫情以来国内首场产业互联网顶级峰会。届时400多名国际知名经济学家、行业领军人物、技术大咖将齐聚线上,共同探讨新时期数字经济发展新趋势及其对经济社会发展的助推作用,分享各行各业数字化转型最佳实践,为社会治理与产业升级提供“数字优先”的最佳路径参考。

 

围绕“未来经济,数字优先”的主题,腾讯将联合行业伙伴,以37个专场论坛,全景呈现产业、科技、生态的最新业务战略、标杆案例故事,解读数字产业趋势,传授各个行业领域的数字化经验。AI、5G、区块链、数据库、大数据、视频通信、高速智能计算等科技创新专场,聊透行业技术发展趋势和腾讯重点技术新成果。

 

值得一提的是,本届数字生态大会还融合了第六届CSS互联网安全领袖峰会产业专场。数字经济时代如何建立安全新思维,构建安全防护体系,适应业务上云发展需求?腾讯副总裁丁珂将带来腾讯20年安全能力积累及抗疫实践验证下的全新答案,并与中国工程院院士方滨兴、苇草智酷创始合伙人段永朝展开尖端对话,探讨数字经济时代的安全体系构建之路,引领产业安全发展新风向。

 

02

筑牢加速跑底盘

分享产业安全最佳实践

 

“产业上云,安全先行”。在万物上云的新生态下,传统安全问题与新生安全威胁的杂糅,使得保障云上安全已然成为整个产业升级发展的基础支撑。例如新技术新业态的发展,必然对外暴露出更多的攻击面;业务线上拓展使得数据信息价值攀升的背后,是由安全边界模糊化带来的更为聚焦细分化业务场景的新威胁。这都要求企业构建原生安全体系,把网络安全融入到数字化建设的顶层设计当中。


本届CSS互联网安全领袖峰会将聚焦企业上云后的安全场景和痛点,发布针对性的前瞻安全观点和白皮书报告,指引数字经济时代的企业安全建设。腾讯安全还将首次公布云原生安全研究框架,并联合中国信通院发布《云原生安全白皮书》,用顶层理论结合最新实践,拆解云原生安全能力,助力企业构筑云时代下的安全防护体系,打造易用可信赖的云。

 

围绕如何将行业安全的探讨落到实处,大会上,腾讯安全将联合生态伙伴,聚焦技术与行业的深度融合,分享产业安全不同领域的最佳实践。例如传统企业代表张裕葡萄酒,如何基于区块链技术打造溯源防伪系统,升级品牌安全管理体系;诞生于互联网的小红书平台,如何做好内容与营销风控,与网络黑产斗智斗勇;疫情之下在线办公迎来风口,腾讯如何基于零信任架构,实现7万多名员工、10万余台终端设备的全负荷工作等等,诸多实践案例将在产业安全专场上一一进行分享展示。

 

第六届CSS互联网安全领袖峰会产业专场报名现已开启,扫描下方海报二维码即可报名。关注腾讯全球数字生态大会官网(https://des.cloud.tencent.com/),也可获取峰会最新信息。

 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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