如何提升自己的价值

如何提升自己的价值

如何提升自己的价值，一个人想要提升自己的价值，就需要不断的学习，通过自己努力学习积累知识达到自我的提升。那么，我们要如何提升自己的价值，下面我给大家整理了相关资料供大家参考。

如何提升自己的价值1

多读书

我们时常认为出了社会就无需看书，认为书是一种死物容易忽略。其实要想提升自己的价值多读书是有必要的'。多读书不仅增加智慧还能提高悟性。

时刻保持谦虚

人不能有骄傲之心，常言道“骄傲使人落后”理应保持谦虚的态度去学习。谦虚不仅能学到东西还能赢得好人缘。

学会专一

很多人心比天大这山望着哪山高落得人财两空。凡事学会专一，行一行爱一行，学会专一不仅心里踏实还能有所成功。

多跟优秀的人在一起

“近朱者赤近墨者黑”和什么样的人在一起就会成就什么样的人。和优秀的人在一起不仅少走弯路还能让你变得优越。

学会意志坚定

人之所以会失败不是方式不对而是缺泛坚定的意志。对于写作者来说能成功是因为他们每天坚持着“写”一个字重复地做了。学会意志坚定不仅容易成功心志还不会轻易被扰乱。 6

学会领悟

每个人的领悟性有所差距领悟性越高的人带来的价值观就越高。我们在做任何事时凡事心里多想几个为什么？不仅提高领悟性还能创造出多种解决方案。

如何提升自己的价值2

第一、学习方向

学习方向是决定学习计划的重要因素，不同人需要根据自身的知识结构和兴趣爱好来选择适合的学习方向。对于职场人来说，如果学习方向跟工作岗位相结合是个不错的选择，这样可以充分利用岗位任务促进学习的进度。比如从事Java Web开发的程序员，可以给自己制定一个大数据的发展方向。

第二、学习效率

影响学习效率的重要因素是学习环境和学习方法，学习环境通常与工作环境和生活环境有较为直接的关系，要想提升学习效率，首先要为自己营造一个较好的学习环境。除了学习环境之外，学习方法也很重要，一个科学的学习方法会明显提升学习效率。

第三、信息量获取

学习过程中一定要注重信息量的获取，避免重复学习。交流是提高信息量获取的一个重要途径，当然一定要选择适合的交流对象和交流方式。

总之，随着大数据、物联网、人工智能等技术的不断发展，人才结构的逐步升级将是一个比较普遍的现象，这就要求职场人要不断通过学习来提升自身的价值，终身学习将成为一种常态。

大数据应用方向思考
一、警惕大数据过热
11过热产生盲目性
国内大数据的宣传早已过热，很多区县级政府也在考虑成立大数据局，政府对大数据热几乎没有抵抗力，企业没有紧跟就对了，在大数据高潮中反省政府的大数据行为、冷静一下头脑是有益的，毕竟大数据应用是一个经济问题，一窝蜂地大数据会使人犯“大炼钢铁”一类的错误。
12大数据应用效益存在问题
大数据最积极的推动者是政府，但是政府工作如何从大数据应用中获益一直没有清晰的答案，有效的大数据应用集中于互联网企业和金融领域并非政府工作，迄今一本像样的政府大数据应用案例都编写不出来，这种情况下推力政府大数据应用会带有很大的盲目性，这是技术导向而不是问题导向，技术导向必然会造成浪费。
13大数据不是包治百病的神药
现在对大数据的宣传已经远远胜过对城市问题的探讨，问题还没搞清药方就先开出来了，大数据药方再灵也不可能解决自己都没有诊断清楚的问题。任何技术都有其长处和短处，大数据也是一样，都有其能解决与不能解决的问题，各地政府首先要明确要问题是什么，然后再审视大数据技术能否发挥作用，不能反过来先定大数据再去找问题，政府工作明确目标永远比搞清技术更重要。
二、大数据源自互联网的推动
21大数据是如何产生的
任何有社会影响力的新名词都不是望文生义可以解释的，这些名词都被赋予了成语含义，“大数据”便是其一。历史上超大规模的数据很多却不被称为大数据，是因为单纯数据量增长并没有形成巨大社会影响力。
大数据概念是大的数据量与现代信息技术环境相结合涌现的结果，因此引发了巨大的效益机会，“大数据”一词的发明与宣传是为了抓住这个新机会。
22没有互联网便没有大数据
任何资源的价值展现都离不开特定的环境，互联网前的海量数据因缺少规模化的社会应用而不为人们重视，互联网创造了大数据应用的规模化环境，大数据应用成功的案例大都是在互联网上发生的，互联网业务提供了数据，互联网企业开发了处理软件，互联网企业的创新带来了大数据应用的活跃，没有互联网便没有今天的大数据产业。
23大数据是“大智移云物”的共同产物
如果没有汽车与高速公路石油产业不会那么重要，同样，没有互联网、云计算、物联网、移动终端与人工智能组合的环境大数据也没那么重要。大数据的价值并非与生俱来而是应用创新之结果，价值是由技术组合创新涌现出来的。离开环境的支持大数据毫无价值，就像离开了身体的手不再有手的功能一样。
三、传统大数据思维局限于支持决策
31传统的大数据应用理念
人们对事物的想象力很容易受所用词汇的暗示，“大数据”容易暗示人们关注数据规模而忽略信息技术背境的巨大变化所涌现的新机会。政府官员的工作经历很容易把大数据应用想象为只是统计应用在数量上的升级，大数据的作用是提取信息，信息的作用是改进决策，数据多意味着信息多，信息越多决策就越准确。在不少干部的理解中，部门数据整合起来就是大数据。
32两种数据使用方向：支持决策与支持 *** 作
在政府的工作中，数据对领导层的作用主要是改进决策，但基层工作人员不需要决策，数据是用来直接 *** 作的。政府公共服务业务主要是 *** 作问题，服务是规范的数据处理，基层工作人员只是按章办事不需要决策分析。使用信息技术是为了提高 *** 作服务的效率。发改委等十部门提出的“一号一窗一网”的服务要求所要解决的只是提高 *** 作的效率。改进决策与改进 *** 作是大数据两种不同的使用方向。
33专家(人脑)与系统(电脑)使用大数据的特点
支持决策的数据应用是面向专家(包括领导)的，专家需要从数据中提取信息，以信息支持决策，从数据中领悟信息是人脑独有的本领，但不同人信息领悟力并不一致，同样的数据不同人领悟的信息不同，对决策的影响也不同，应用结果的不确定性是专家使用大数据的特点。。
支持 *** 作的数据应用不能有不确定性， *** 作系统的数据应用是由系统控制的， *** 作按确定的规则进行，没有自由量裁的可能，数据应用结果由软件决定，这种应用是电脑在使用数据，电脑不懂信息只会严格依数据 *** 作，这种使用数据的模式保证了大规模业务行为的一致性。
34政府不能忽略 *** 作型大数据应用
政府工作存在着两种大数据应用：支持决策与支持 *** 作，但是在多数政府官员只想着大数据支持决策而想不到改进服务 *** 作更有效益。大部分的政府服务的精细化改进并不是决策层次上改进，而是 *** 作层次上的改进，政府提出的“一号一窗一网”式服务关键是提高 *** 作的效率，实践证明 *** 作的优化的改进空间更大，大数据在提高政府决策水平上的成效往往不如提高 *** 作效率成效明显。
四、大数据决策的局限性
41大数据小数据的不同来源
以数据量来划分大数据与小数据会忽略两种数据更实质的差别，从数据产生的过程看，小数据是经人触摸过的数据，包括人工填报或更新、核对等。大数据是机器自动记录的、未经人触摸过数据。
小数据来自业务流程中的人工填报、统计调查等渠道，统计调查是可以根据决策信息的需要专门设计的，为降低成本统计经常采用抽样调查的方法。
大数据来自自动化业务运行的副产品，出于成本的考虑，政府不大可能专为收集信息而设计大数据收集链，为决策服务大数据只能利用业务系统产生的数据副产品，大数据的收集成本是由业务系统承担的。大数据的来源受到业务系统种类的限制，不是所有的信息需求都能找到恰当的数据源。
42大数据适合小决策而不适合大决策
大数据适合在狭窄范围内对具体事务决策而不适合于大范围的决策。因为大数据的形成包含着先天的局限性，很多影响重大决策的信息恰恰是无法数字化的，例如国内外形势、技术创新、队伍士气、重大事件(类似美国911事件)都无法数字化，可数字化的现象只是小部分，以为靠数据决策就能更全面也是一种误解。政府重大决策需要考虑各方面的平衡，局部领域的大数据仅适合局部领域的决策，不适合面向全局的政府决策，精细化与全面性是不可得兼的。
43改进政府 *** 作的大数据应用
政府的大数据应用不能只关注决策应用，改进 *** 作的大数据应用往往能够获得更好的效益。政府对公众的服务主要使用的还是以小数据为中心的数据库，但是融入现场服务数据的应用可以将服务提高到大数据的层次上并增加智能化的应用。对政府基层工作人员的支持现场化、连机化，通过云平台与实时通信能显著提高一线人员的工作效率，是提高政府基层服务的智能化的重要措施，以改进服务 *** 作效率的智能大数据应用会有更大的成效。
五、没有人脑参与系统才能高效与智能
51人脑使用数据模式的效率制约
为人脑决策使用的大数据应用模式存在两点不足：一是效率上不去，大数据分析结果一旦交付大数据应用就结束了，无法形成连续服务型业务，信息的进一步应用是领导的事情，与大数据处理无关了，人脑决策的慢节奏抵消了大数据快处理的价值。
其次是大数据信息决策的效果的不确定性，决策质量与的知识、思维方式、决策风格密切相关，决策效果又与执行团队的能力相关，涉及的不确定因素太多。人脑使用数据的模式无法实现数据应用效果的确定性。
52电脑使用数据模式的效率优势
电脑使用数据的模式排除了人脑的参与，系统完全是由事先编写的软件直接处理数据，排除了人脑介入有两点好处：一是运行速度快，信息技术的速度优势得以充分发挥;二是保证了结果的确定性，系统的行为是可预测的，这将有利于系统可成为可组合、可叠加的功能模块，能够被集成为更复杂的系统。
53智能大数据应用可形成连续性业务
排除人脑参与的数据应用模式是信息技术的自动化应用，这种模式可综合使用各种技术资源(包括云平台、物联网、移动终端、人工智能等等)建立高速、流畅连续型服务，进入智能服务的新阶段，常见的互联网搜索、电子商务、移动支付、摩拜单车、蚂蚁金服无一不是这类的智能大数据应用，这种持续的智能大数据服务更受公众欢迎、社会影响力也更大。
六、智能大数据应用的发展空间
61所有的智能应用都是大数据应用
大数据是机器与机器对话的语言，只有机器与机器的高速对话才能产生如此规模的大数据。物联网、云平台、宽带网、移动终端等设施要发挥作用都要依赖机器与机器的对话，随着信息技术的大发展，机器与机器的对话速度越来越快、范围越来越广、规模越来越大，系统也越来越智能化，所有的智能数据应用都属于大数据的应用范围。
62智能化的作用是提高执行的效果
虽然大数据可以用于改进决策，但智能化的目标是提高执行的效果。计算机系统的作用是使规范性、可重复的工作做的更快。对于需要创造性的、非重复性的工作信息技术是依然无能为力的，人们发现几十年来计算机对于人脑决策能力的提高始终不大，智能化应用机会还是集中在对规范业务的改进，规范业务是确定性的服务，远比充满不确定性的决策业务更能让计算机发挥作用。
63 *** 作型大数据应用的智能化趋势
以提高执行效率为目标的大数据应用将向智能化发展，以互联网为基层的现代信息技术的大发展已经为服务的智能化创造力良好的条件，早期由于通信与网络能力的限制只能在一台设备上存储自动处理系统被称为自动化处理阶段，今天自动处理系统可以综合应用网络通信、云平台数据与软件、物联网感知数据与机器学习来实现更有效的自动管理，则被称为智能化服务阶段，排除了人脑参与的大数据应用进入智能化服务没有任何障碍，大数据应用智能化成为必然趋势。
七、智能大数据应用的活力
71 鲜活的数据
智能化应用中的大数据资源与信息决策中的数据资源的重大不同在于前者是动态形成的，其数据环境是不断变化、不断更新的，很多数据是在运行中自动生成的，数据资源与智能系统共生，这种数据资源很难转让，数据与服务系统是统一的生命体不能单独存在的，离开了系统的数据可以用来分析但失去了原来的意义，如同离开了人体的手再也没有原来的功能了。
72 实时的处理
在智能系统中的大数据应用是实时处理，面向信息决策中的大数据应用是批处理。实时处理能够确保及时性，这对于提高服务效率、保持业务的连续性很重要，现在强调“一号一窗一网”式的为民办事离不开对数据的实时处理。而信息决策类大数据应用则并不需要这种高效。
73持续高效的服务
智能化的大数据应用排除了人脑的干预，全部流程都是由电脑对电脑一气呵成，这样就能够达到很高的运行效率，而这是智能化系统巨大的优势，也是智能服务系统得以生存的原因，不论是搜索、购物还是其它自动化的服务，人的耐心都是很有限的，处理慢一点人们就会弃之而去。在信息决策大数据应用的结果是供人脑一次性使用的，处理速度就不那么重要了。
74不断积累的智慧
能够不断积累智慧的业务更有活力，易于修改是以软件为基础的业务的极大优点，这使得软件系统成为积累智慧最方便的工具，信息系统的高速发展也得益于系统智慧积累的能力。一项可持续的智能化业务系统始终处于不停的改进、完善与扩展之中，不断推出新版本的过程是智慧积累的过程，智慧的不断积累增添了系统的服务能力与可持续性。
信息决策大数据应用则不具有这一优势，其业务不连续很难推出一个又一个的新版本，智慧积累效率就慢多了。
八、小数据服务决定大数据中心的生存
81数据资源的时效性
数据资源像蔬菜一样有保鲜期，极少有越老越值钱的数据。数据集中存储很容易，由此而来的数据质量维护却是一大难题。数据生成得快贬值也快，很多数据往往还来不及处理数据就失效了，反而是那些变化稍慢、稳定期稍长的数据容易得到较多用户且服务也容易开展，这类数据大部分是小数据。
不同的数据使用方式对数据质量有不同的要求，面向 *** 作的应用则对数据质量非常敏感，例如证照库若不能及时更新就无法使用。信息决策类应用对数据的敏感性会差一些，大数据中心应当使数据的时效性与应用需求同步，要根据需求的价值有重点有选择地组织好数据质量的维护。
82大数据交易中心的困难
大数据交易中心与成为建设热点，在大数据应用刚刚开始，人们还没搞清大数据交易是什么概念时就建交易中心实在太早了。
实时服务的智能大数据应用的数据是鲜活的、是服务中自动生成的动态数据，要交易的是动态数据流还是截取的静态数据，动态的大数据交易很难，不仅谈判难处理也难，用户需要建立动态数据的实时处理系统。
静态的大数据交易更可行一些，但数据资源与应用需求并不容易匹配，这将会限制交易数的增长，另一困难是隐私权保护问题，数据需要脱敏，未脱敏的数据交易会受到限制，交易中心将长期面对交易稀缺的局面，经营很不容易。
83小数据服务需要补课
发达国家是在小数据充分应用之后才开始应用大数据，国内是在小数据应用还很不足时跨越式应用大数据。小数据应用补课是各地大数据中心必须重视的问题。要看到越是简单的东西应用面越广，小数据的应用空间比大数据大得多，尤其是整合后的小数据服务，极可能成为的数据中心最火的业务。
政府服务的精细化依赖的主要是小数据，把小数据的整合服务做好，大数据中心的工作即完成了90%，千万不能轻视小数据服务，大数据中心的立身之本恰恰是小数据整合服务。
84大数据中心的经济价值
大数据中心的生存本质上是一个经济问题，人们想做交易中心也是希望能够在经济上更节约、更有效益，但是效益的基础是应用规模，只有大量重复性、相似性的工作才有可能利用平台与工具来提高服务效率创造用户价值，目前小数据服务更能够满足规模经营的条件。
政府公共服务的支柱还是小数据，单独成规模的大数据服务不多，各种数据资源的综合使用会有更大的创新机会，地理数据与政府服务相结合、推动政府服务的连线化动态化可能提升用户价值，大数据中心要发展必须全力创造用户价值，唯有用户价值才能支撑大数据中心生存。
九、拓展视野，推动大数据应用创新
91理念创新，积极宣传智能大数据应用
首先要拓展大数据应用理念，不能将大数据应用局限在政府信息决策的狭窄领域之中，而要看到智能大数据应用的广泛空间，将智能大数据应用与大众创业万众创新结合起来，将一切智能化应用都归入大数据应用的范围，大数据概念越广阔应用越繁荣。
利用大数据改善政府决策是大数据应用的重要方面，过去已强调得很多了，现在需要强调的是政府公共服务的智能化、精细化。大数据不仅能改善决策还能改善服务，改善服务有着更广阔的发展空间，公众的获得感更好。
92为大数据应用创造良好的基础环境
对大数据应用最给力的推动是提供优良的通信环境和完善的信息基础设施。大数据应用的基础是超强的通信能力，通信能力影响全社会大数据应用的成本，包括用户的时间成本与服务商的开发与服务成本，降低通信成本是对大数据应用创新极大的支持，土壤肥沃庄稼才能茂盛。
政府数据开放是推动大数据应用的措施之一，可为大数据应用带来示范效果，政府要鼓励企业利用政府大数据开展增值服务，使更多缺乏大数据处理能力的公众也能从政府数据开放中获益。
93鼓励社会大数据应用的自组织创新
大数据应用是一项创新，政府不能只从政府决策的视角来引导大数据应用方向，而要从方便公众受益的视角推动智能化的大数据应用，要鼓励社会各界智能化大数据应用的合作与自组织创新，好服务都是各种应用技术组合创新的结果，政府宜推动智慧城市大数据应用的互 *** 作，降低不同技术合作创新的成本来促进应用创新的繁荣。

区别：
1、目的不同。社会支持量表是社会成员对社会支持与身心健康的关系进行研究，领悟社会支持量表是,测试个体主观对社会支持的程度。
2、方法不同。社会支持量表采取社会学和医学用定量评定的方法，领悟社会支持量表采取主观。
社会支持从性质上可分为两类，一类是客观的、可见的或实际的支持。包括物质上的直接援助、社会网络、团体关系的存在和参与，如家庭、婚姻、朋友、同事等；另一类是主观的、体验到的情感上的支持，指的是个体在社会中受尊重、被支持、理解的情感体验和满意程度。
社会支持从性质上可分为两类，实际的客观支持和支持的主观体验。除此之外，社会支持的研究还应包括个体对支持的利用情况。个体对社会支持的利用存在着差异，有些人随可获得支持，却拒绝别人的帮助，并且，人与人的支持是另个相互作用的过程。
领悟社会支持量表是测量工具的一种。用于鉴别个体心理功能的高低。是一个具有参照点和单位的连续体。将被测量的事物置于连续体的适当位置，看它离开参照点多少单位，便得到一个测量值。根据制定量表的单位和参照点的不同，可分为称名量表、顺序量表、等距量表和等比量表四种。

十大热门专业有人工智能、机器人工程、电子商务、物联网工程、大数据技术、网络与新媒体、网络空间安全、软件工程、学前教育、临床医学。

高考选择一个好专业，将来就业前景好，薪酬待遇高，肯定是考生梦寐以求的事。2020年央视曾曝光了十大热搜专业。当然，这十大热搜专业都是顺应时代发展、市场人才需求量大的专业。

介绍如下：

1、人工智能。随着智能化时代的到来，人工智能所需人才急剧增长。据统计，目前，我国人工智能专业人才缺口高达500万，供需比例为1：10。

看到这样的数据，相信不少考生心花怒放，人才缺口如此之大，我也要学人工智能。有这种想法是好的，但是切记要学就学好学精。目前，我国开设人工智能专业的高校已经有180多所。

2、机器人工程。机器人工程的专业关联性很强，涉及到多个学科的知识。机器人专业的毕业生选择继续深造的比较多，因为学的越深学精，将来工作越得心应手。

我国机器人工程专业人才需求量大，连续五年这一专业人才需求量位居全球第一，由此可见机器人工程专业学生就业真的不难。

3、电子商务专业。电子商务也是热门专业钉子户了，原因非常简单，仅仅通过这些年双十一活动淘宝所创下的年年递增的营业额就可以看出，我们的生活已经离不开电子商务了。

并且我国互联网普及率也非常高，我们的未来生活咱们是离不开互联网的支持的，所以以后电子商务也会是一个经久不衰的专业。

4、物联网工程专业。物联网是属于计算机学科的下属学科。物联网就是是指通过附属在各类物体上的电子标签，条形码、二维码等，经过设备终端与网络相连，从而便于人们对每一个物体进行管控，以另一个角度看健康码就属于物联网工程的产物，

每个人都有一个健康码，社会通过对健康码的管控来了解到人员流动来控制疫情，我国也因此在抗疫战上取得了伟大的胜利，但这只是物联网专业的一方面的应用，在以后的生活中还有更多的发展空间。

首都网络安全日活动总结(一)

第三届“429首都网络安全日”已然临近，本届首都网络安全日，倡导首都各界和网民群众共同提高网络安全意识、承担网络安全责任、维护网络社会秩序。

人称“阚叔”的梆梆安全创始人、董事长兼CEO阚志刚博士在接受媒体采访时表示，首都网络安全日“网络安全同担，网络生活共享”这一主题很好诠释了当前的网络安全现状。

早已“同担”的地下黑色产业链

曾几何时，谈起网络安全就仅仅是杀杀病毒、查查木马、上个防火墙、放个IDS、扛下DDoS攻击。时至今日，恶意攻击者早已脱离了小打小闹、单打独斗的境界，搞起了合纵连横，侦察哨、尖兵、主攻手、数据搜集、销赃……一条严密的地下黑色产业链共同“承担”起了对目标发起高级可持续性攻击的“重任”，在惊人的利益面前，恶意攻击者、骇客、网络犯罪分子们已经抱成了团。

被“逼”出来的网络安全防御“同担、共享”

其实早在病毒、木马、间谍软件主导网络安全的岁月里，许多网络安全软硬件企业就已经意识到单凭自身的力量很难完全抵御来自外界的恶意攻击。于是乎，病毒库共享就成为了早期的网络安全合作雏形。

而今，病毒木马已经沦为了恶意攻击者们的基础工具，骇客们发起攻击的手段花样繁多，入侵途径更是上天入地。防守者们已然力不从心，传统的安全防线更是岌岌可危，在日益严峻的恶意威胁逼迫之下“同担、共享”正在成为构建新型网络安全防御体系的必然选择。

网络安全“同担、共享”要从技术到情报

阚叔认为，网络安全同担从狭义层面而言，意味着需要安全企业及相关机构合作共建更为紧凑的立体化多维度安全防御体系，共同承担来自恶意威胁的入侵压力，降低被防御目标所可能遭受的损失。广义来说，今日的网络安全已经发展成为一个需要社会更多层面共同承担的“责任”，需要高层建设指导、政策、法律法规、意识形态等泛在网络安全体系的建立。

在日前召开的网络安全和信息化工作座谈会上，提出：“要树立正确的网络安全观，加快构建关键信息基础设施安全保障体系，全天候全方位感知网络安全态势，增强网络安全防御能力和威慑能力。”由此可见，网络安全企业、网络安全机构等一方面要加强网络安全技术、网络安全资源的共享，同时还要加深对网络安全情报(恶意威胁情报、用户安全行为状态信息情报)的共享，一同构筑更为强大的网络安全防御体系。

国际网络安全业界在数年前也已经开始了与之相关的探索。在的RSA大会上就已经提出“ShareLearnSecure——CapitalizingonCollectiveIntelligence(分享学习保护——运用集体智慧)”。而RSA大会主题“ConnecttoProtect”中的“Connect”一词的背后正是意味着需要网络安全的同担共享，以集体的力量承受更具破坏力的恶意攻击。近两年，国内各类安全大会频繁召开，各类安全联盟也相继成立，许多安全巨头企业、互联网巨头企业更在不断投资、收购各类新兴安全公司，实际上这恰恰是“网络安全同担”最为直接的体现。

将安全能力广泛共享给用户的梆梆安全

阚叔表示，其在创立梆梆安全之初还仅仅是力图在移动安全领域有所作为。但随着对移动安全、网络安全愈加深入的认知与领悟，阚叔意识到，面向未来梆梆安全需要将其安全能力更为广泛的共享给用户。

技术可以改变世界，让世界变得更加美好，如今快速发展的技术更是早已超出了人们的想象。看看电梯间、商站、机场所展示的那一幅幅广告，十之八九都会有一个二维码提示“欢迎扫描，下载某某APP应用”。互联网+时代下，移动应用(APP)已经成为了人们生活、工作、学习中的“必备项”，而这也使得移动安全问题迅速进入了高发时期。移动互联网世界里，移动化技术“双刃剑”的本性在愈发之突显。早已被打造成“铜墙铁壁”的传统安全防线，正由于移动化而面临变身“马奇诺防线”的危机。移动应用突出的安全问题，导致恶意攻击总是出现在‘意想不到’的地方极难防范，共建安全防御体系、共享安全情报也就愈加重要了。

对移动安全拥有深厚技术、经验累积的梆梆安全也意识到了这一点，在帮助用户打造整体移动安全防御体系共担恶意攻击威胁的同时，还在通过安全服务的方式将其安全能力广泛共享给的用户：梆梆安全通过移动应用安全编程培训、移动应用安全检测平台将其安全能力共享给广大的移动应用开发者;梆梆安全还在通过其移动应用安全加固技术、移动安全威胁情报监测网络，将安全能力共享给更多层面的实际用户。

安全共享智能

在物联网逐渐落地的今天，阚叔发现，物联网世界里智能设备是用户对于物联网最为直接的体验。而这些设备里的程序(应用)、数据通信传输甚至是云端，在安全性方面还很脆弱，需要实施更具融入性的安全防护。

智能化、人工智能相关技术的加速发展，则在使得智能生活时代快速到来。智能生活将全面改变人们的生活方式，那么同样需要具有突破性的安全解决思路，例如实现底层芯片安全能力的增强。如果未来“一切皆可编程”，那就更需要将安全能力融入到代码中，从认知安全角度在机器人的基因里就种下安全防护的枷锁。

现在，阚叔正在思考面向智能生活时代的新型安全服务商业模式：“B2B2D(Device)”、“B2B2H(Home)”，为智能设备提供安全能力，将安全能力延伸到智能家庭中。而这将是未来智能生活时代的“网络安全同担，网络生活共享”。

首都网络安全日活动总结(二)

在第二届“世界互联网大会”闭幕之际，北京市委市政府深入学习在大会上的主旨演讲精神，落实“没有网络安全就没有国家安全”的总体要求，提早谋划、主动作为，全面启动了北京第三届“429首都网络安全日”系列宣传活动的筹备工作，研究确定了各项重点活动项目，以实际行动为建设“科技创新中心”保驾护航，为创建“首善之区”不断激发新活力、注入新动力、形成新合力。

据了解，“429首都网络安全日”系列宣传活动是由北京市政府主办，市委网信办协调指导，市公安局组织实施，目的是着眼“建设网络强国”的战略目标和“京津冀协同发展”的决策部署，组织政府部门、科研机构、高等院校、互联网企业和从业人员等多方力量，开展形式多样、内容丰富的主题活动，强化网络安全意识，推动网络安全人才培养，促进网络安全行业发展，不断提升首都的网络安全能力和水平。

第三届“429首都网络安全日”系列宣传活动继续以“网络安全同担，网络生活共享”为主题，将于4月在京举办。活动将按照“互联网安全+”的思路，坚持“政府主导、社会联动、广泛参与、全面宣传”的原则，号召网络安全行业人员积极参与。活动将以“1+4”的工作模式，组织便于群众参与、促进行业交流、强化社会宣传的各项活动，营造警民携手、共同维护网络安全的浓厚氛围。其中，“1”是指围绕“重拳驱动安全”，举办公安机关打击网络犯罪保障信息安全案例展。“4”是指围绕“人才驱动安全”、“创新驱动安全”、“协作驱动安全”、“防范驱动安全”，分别举办主题高峰论坛和系列大型活动，从而深入推进网络安全的“启明星”、“孵化器”、“护城河”、“防火墙”四大工程。高峰论坛包括网络安全人才论坛、网络安全创新创业论坛、政府与网络安全论坛、国企与网络安全论坛。大型活动包括举办网络与信息安全博览会、网络安全技术大赛、网络安全人才双选会，组织开展网络安全应急演练，创办“429”网络安全众创众筹空间等。同时，此次“429首都网络安全日”系列宣传活动将提出“网络安全从业者节日”的设想，开展服务从业者的系列活动，进一步凝聚起全社会维护网络安全的强大力量。

第三届“429首都网络安全日”系列宣传活动期间，将组织媒体进行广泛深入宣传。活动主办方希望各政府部门、科研机构、高等院校、互联网企业和从业人员，以及社会各界广泛参与，共同营造浓厚氛围，掀起关注维护网络安全的新高潮。

你好楼主，其实性格类型的人确实需要多和别人主动沟通。在主动和别人沟通的过程中，才能慢慢的去改变你这种类型的性格，像你说的这种情况是非常常见的，你和别人打招呼，但是别人如果没有回复你，这种情况下有可能他真的是没有听见的，因为有时候即使离得非常近，但如果她在专心致志地关注一件事情，这种情况下，你和他说话他肯定是听不见的，只能说他听得见，但是声音根本没有办法打扰他。他把他的精力全部放在一件事情上有可能就是离得很近。他也听不到你在说什么。其实遇到这种情况下，你也不必再去说什么东西了，完全可以。先去忙其他的事情，然后等下一次，等他没有。在干其他事情的时候，然后再去和他主动沟通，因为和人沟通也需要讲究技巧的。在别人忙于一件事情的时候，这个时候尽量不要去打扰他。因为他忙于一件事情，无瑕去回应别人的。这个时候你再叫他，他肯定有时候也是即使听到了也可能会假装没听到的。
再者就是如果对方根本就什么都没忙，就是在那里闲坐着，你和他说话。他如果没有回应，也有可能是他走神了。表面上看着没什么问题，但是有可能内心真的在想一些事情。这个时候完全可以按照上面的方法，在他不去想事情的时候，再去和他沟通。
但如果真的是有人故意不理你，即使离得很近，他什么都没干，也不理你，那么这种情况下，有可能他不想和你沟通，甚至你们之间是产生了一些误会的，这种人首先要和他把你们之间的误会解释清楚，如果真的没有什么误会，那么他应该是对你有看法了。对于这样的人，我们应该尝试着去沟通，看看我们的热情能否融化他们冰冷的心。如果实在不行的话，那么或者这种人也不必再和他沟通了，找我们对的人，喜欢的人去沟通，才是高效的沟通。
但不管怎么样，如果不小心遇到这种情况，也不必太过于惊慌。完全可以当什么事情都没有发生过，然后再次找机会，如果他总是这样，那么你基本上也没有必要再和他沟通了。因为这种人根本和你不是一路上的人。如果他是无心之举，那么你再次找机会和他沟通，肯定是可以成功的。

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