趋势科技

摘要： 2018年4月11日,亚信安全以＂不忘云初心,展望云未来＂为主题在京召开研讨会,亚信安全通用安全产品总经理童宁、亚信安全通用产品管理副总经理刘政平、亚信安全云安全专家朱立、亚信安全云安全研发总监李立中和VMware NSX产品大区经理殷辉共同回顾云安全十周年发展之路。云安全（Secure Cloud）在2008年5月由趋势科技首次提出,至今已经有十年的历史。

摘要： 意大利米兰理工大学和趋势科技发布报告称，到2018年，全球工厂里将部署约130万台工业机器人。然而，工业机器人通常安全性较差，并面临一系列在线威胁。一是为工业机器人提供动力的软件和操作系统经常被发现已经过时了，

摘要： 1月10日，亚信安全在成都召开以“取势合众驭未来”为主题的2017合作伙伴峰会。亚信安全收购趋势科技中国区业务一年来，顺利走过了“融合、突破”的元年。会上，亚信安全与近干家新老合作伙伴分享了过去一年的成绩，包括技术研究创新、客户解决方案案例及市场业绩提升等，公布了2017年公司发展战略及最新的合作伙伴发展策略与渠道奖励机制，并围绕政重点行业解决方案、人才培养机制和重点技术创新展开深入探讨。

摘要： 11月30日，“2016年台湾国际品牌价值调查”揭晓了台湾20大在国际上有影响力的品牌。其中，华硕连续四年蝉联冠军，趋势科技与旺旺控股再次稳居第二及第三名。调查显示，2016年度华硕计算机通过优异创新能力持续延展业务版图，以品牌价值17．48亿美元，再次拔得头筹。整体而言，今年台湾20大国际品牌价值为92．43亿美元，相较2015年品牌总价值（89．55亿美元）成长3．21％。

摘要： 传统产业向互联网转型已是大势所趋,亚信集团正按照他所提出的产业互联网思路转型。2014年,田溯宁再度回归,出任亚信的董事长。随后公司展开一系列重组,他给公司设定的＂小目标＂之一,是成为产业互联网的护航者。在田溯宁看来,互联网已经成为了基础设施,传统产业向互联网转型已是大势所趋。为了实现＂小目标＂,从他回归亚信开始,

摘要： 2015年12月16日,中国网络空间研究院发布的《中国互联网20年发展报告》指出,自20世纪90年代出现一批自主杀毒软件品牌以来,中国网络安全产业实现了从无到有、从小到大的发展,产业结构逐渐齐全,产业集聚效应开始显现。目前,我国已经形成了从安全芯片、网络与边界安全产品、数据安全产品、应用安全产品到安全服务较为完善的信息安全产业链。

摘要： 趋势科技发布新版云安全软件PC-cillin，针对安全威胁在不同操作系统上的表现特征，进一步强化了多平台防护功能，实现了与Windows10操作系统的完美融合。同时，新版云安全软件PC-cillin还具备超强的WiFi网络防护功能，可以验证消费者试图连接的WiFi网络的安全性，保护消费者的无线上网安全。

摘要： 3月25日，亚信安全在京举办亚信安全战略媒体吹风会，全面介绍了亚信安全成立半年来的发展历程以及云安全、APT治理、移动安全、大数据安全、安全态势感知等新兴安全关键技术的自主可控战略。亚信科技从2015年完成对趋势科技中国区业务收购之后，不仅在企业内核上实现了完全的国产化，还对趋势科技在中国的全部业务、核心技术、产品著作权进行了完整收购，从本地化技术研发、安全服务、战略合作等多个层面着手，全面的推动自主可控进程。亚信安全拥有中国最早最大的病毒响应中心，实现完全本地化安全服务。

摘要： 为了帮助企业用户将移动设备全面融入现代商业活动，确保员工安全、便捷、高效、合规且跨平台地访问企业数据和应用程序，趋势科技近日正式推出了全新的安全移动办公软件-safeMobie．eWork．force，SMW。

摘要： 近日，全球服务器安全、虚拟化及云计算安全领导厂商趋势科技发布了演化的APT治理战略，以1个中心、4个过程、6个抑制点为基础，形成了“螺旋迭代”的立体化治理模式，即每经历一个迭代周期，防护体系具备更强的防御治理能力。

摘要： 本说明书公开了一种判断储层流体趋势与压实趋势的方法及装置，其中，判断储层流体趋势与压实趋势的方法包括：获取目标区域的叠前地震道集；根据目标区域的叠前地震道集获得纵波速度、横波速度和密度数据体；利用所述纵波速度、所述横波速度和所述密度数据体获得伪衰减属性体；根据所述伪衰减属性体得到基于旋转角度为参数的正交属性因子表达式，基于岩石物理分析获得旋转角度值，将所述旋转角度值代入所述正交属性因子表达式获得对应正交属性因子；基于正交属性因子判断储层流体趋势和压实趋势。

摘要： 本申请提供了一种海底趋势面构造方法、海底趋势预估方法及装置，其中，该海底趋势面构造方法包括：基于傅里叶级数构建待确定海底模型，所述待确定海底模型中包括多个待确定的目标参数；将获取的目标海域的目标水深数据进行网格化处理，得到网格化数据；根据所述网格化数据对所述目标参数进行计算，得到海底趋势面模型，所述海底趋势面模型为确定所述目标参数后的待确定海底模型。

摘要： 本发明公开了一种基于主题演化趋势的科技大数据流行性及前沿性度量方法，其步骤包括：1.获取科技大数据基本信息数据并进行数据预处理获得模型输入语料；2.基于动态主题模型(DTM)对输入语料进行学习，得到文档主题分布及主题演化趋势；3.基于文档主题分布和科技大数据发表年份计算出不同年份的主题热度；4.基于主题热度演化趋势计算科技大数据的流行性和前沿性。本发明通过DTM模型计算出主题热度演化趋势，以此作为计算科技大数据流行性和前沿性的基础，结合科技大数据的发表年份及其文档主题分布，可以度量科技大数据流行性和前沿性指标，从而能提高科技大数据价值评估准确性。

摘要： 本发明提供一种面向科技学术会议的领域趋势预测方法、装置及存储介质，所述方法的步骤包括，获取第一时间段的学术分布特征，基于学术分布特征通过第一网络模型得到学科特征向量；获取第一时间段的附加特征，将附加特征通过第二网络模型得到附加特征向量；将所述附加特征向量与学科特征向量进行拼接，得到融合向量，将所述融合向量进行映射处理，得到初级解码向量；将所述初级解码向量输入第三网络模型，所述第三网络模型用于根据第一时间段的初级解码向量计算第二时间段的预测参数，基于第二时间段的预测参数构建预测图，进行趋势预测，本发明的方案将原有单独的复杂模型修改为多个模型的方式，在趋势预测上取得了更低的误差，提高计算效率。

摘要： 本发明公开了一种基于科技政策文本的主题发现与趋势分析方法，针对科技政策文本规模大、篇幅长的特点，采用LDA主题模型对政策文本进行建模，将文本集合从高维的词空间映射到低维的主题空间，有效解决了在处理大规模数据时容易产生的文本表示空间高维稀疏的问题，提高分析效率；本发明还提出了依据科技政策中包含主题的相似度大小，利用k‑means算法实现对科技政策的聚类操作，将科技政策集合划分为不同的类簇，针对k‑means算法存在的不足，提出了基于社区发现的k‑means改进算法，通过社区发现和社区中的中心节点选择方法，确定最优的聚类数量和初始聚类中心，并通过实验验证了所提出改进方法的有效性。

摘要： 具有：对于被实施了化妆后的面部的图像即化妆面部图像，取得面部特征点的面部特征点取得部(340)；对于化妆面部图像，取得化妆特征点的化妆特征点取得部(350)；基于面部特征点和化妆特征点生成化妆信息的化妆信息生成部(360)，该化妆信息定量地表示与以面部特征点为基准的面部坐标系中的化妆特征点的位置相关的信息；分析对于多个化妆面部图像所取得的化妆信息，判定化妆流行趋势的流行趋势分析部(380)；以及进行与化妆流行趋势的判定结果相应的信息输出处理的分析结果输出部(390)。

摘要： 本发明公开了一种时序数据趋势告警方法、系统及趋势告警模型训练方法，其中，训练方法包括：准备样本源数据，包括监测值及对应的时间戳；以第一时间间隔为窗口宽度切割样本源数据，得到多个原始样本；对每一个原始样本进行以第二时间间隔为组距的分组处理，得到中间样本；为每个中间样本标注多个标签，得到训练样本；利用完成标签标注的训练样本对基于卷积神经网络的基础模型进行训练，直至模型收敛，得到趋势告警模型。本发明采用多标签学习的方式训练得到的工业时序数据趋势告警方法及系统能更多地提取由趋势产生的特征，进而提高模型的泛化性和告警准确率。

摘要： 本申请公开了一种衰减趋势确定模型构建方法、衰减趋势确定方法，该方衰减趋势确定模型构建方法包括：在获取根据实验电池的耐久性实验数据确定的第一训练数据和使用电池的电池状态数据之后，先利用第一训练数据对机器学习模型进行训练，得到基础预测模型；再根据该使用电池的电池状态数据和该基础预测模型，生成第二训练数据；最后，根据该第二训练数据和该第一训练数据生成衰减趋势确定模型。其中，因第一训练数据能够表示出车辆电池在耐久性实验下的容量衰减趋势数据，且第二训练数据能够表示出车辆电池在实际应用中的容量衰减趋势数据，使得基于第二训练数据和第一训练数据生成的衰减趋势确定模型能够准确地预测出车辆电池的容量衰减趋势数据。

摘要： 本发明公开了不同趋势下Logistic映射序列的非线性趋势项消除方法，包括步骤：步骤S1：采用数据集构造Logistic映射序列，基于Logistic映射序列构造混沌系统Logistic映射序列；步骤S2：将混沌系统Logistic映射序列与不同趋势叠加，得到不同趋势下的Logistic映射序列z，z＝zs+zt，zs是平稳项，zt是趋势项，步骤S3：采用构造的不同趋势下的Logistic映射序列消除原始信号中的非线性趋势项，得到信号的平稳部分。本发明计算简单、快速，是基于正则化原理的去趋势化方法，确定平滑先验法的正则化参数；根据趋势项的截止频率与特征值参数之间的一对一的数值关系，获得与频率分量对应的趋势项。

摘要： 本说明书公开了一种判断储层流体趋势与压实趋势的方法及装置，其中，判断储层流体趋势与压实趋势的方法包括：获取目标区域的叠前地震道集；根据目标区域的叠前地震道集获得纵波速度、横波速度和密度数据体；利用所述纵波速度、所述横波速度和所述密度数据体获得伪衰减属性体；根据所述伪衰减属性体得到基于旋转角度为参数的正交属性因子表达式，基于岩石物理分析获得旋转角度值，将所述旋转角度值代入所述正交属性因子表达式获得对应正交属性因子；基于正交属性因子判断储层流体趋势和压实趋势。