Pandas数据应用：库存管理
本文介绍Pandas在库存管理中的应用，涵盖数据读取、清洗、查询及常见报错的解决方法。通过具体代码示例，讲解如何处理多样数据来源、格式不一致、缺失值和重复数据等问题，并解决KeyError、ValueError等常见错误，帮助提高库存管理效率和准确性。
供应链场景使用ClickHouse最佳实践
在供应链管理中，ClickHouse凭借其高性能查询、高压缩比和实时数据处理能力，能够显著提升数据处理和分析的效率。通过合理的数据建模、优化实践和性能调优，可以充分发挥ClickHouse的优势，为供应链管理提供强有力的支持。
工业数字化工具如何实现生产与协作双优化？
工业数字化正推动企业管理模式的深刻变革，涵盖生产管理、供应链管理等环节。通过物联网、大数据、人工智能等技术，企业实现了从“事后反应”到“实时监控”的转变，优化资源配置，提升效率和竞争力。板栗看板等工具进一步助力企业实现任务可视化、数据驱动决策和跨部门协作，为企业在复杂市场环境中保持竞争优势提供支持。未来，工业数字化将继续深化，助力企业管理更加智能化和精细化。
工业4.0时代：数字化工具的核心价值与应用
本文探讨了工业数字化的浪潮及其工具选择的重要性。随着制造业、能源和物流等领域的数字化转型，企业需通过数据采集与分析、自动化控制及协同办公等手段提升效率。文章介绍了智能制造、供应链管理和设备维护中的应用场景，并强调高效协作工具在任务可视化管理、跨部门协作优化等方面的关键作用。最后，从功能匹配度、易用性、扩展性和成本效益四个方面为企业选择合适的数字化工具提供了指导，助力企业在竞争中占据先机。
阿里云 × 用友BIP超级版联合发布暨产品分享
本次分享介绍阿里云与用友BIP超级版联合发布的解决方案，旨在帮助企业应对数字化转型中的挑战。主要内容分为三部分：一、市场需求及客户痛点，分析企业数字化转型的六大特征和中大型企业在数智化建设中面临的难题；二、用友BIP超级版on阿里云解决方案，涵盖业务架构、三大核心价值主张（超级领先、超级快、超级省）及智能应用；三、成功客户案例，如洛阳钼业在50天内完成采购供应链领域的数字化部署。该方案助力企业快速实现数字化转型，提升运营效率并降低成本。
阿里云安全白皮书发布:面向未来的安全能力与实践
阿里云发布2024年安全白皮书，聚焦数智化趋势下的安全新态势、安全治理框架的八大支柱及云上安全最佳实践。白皮书强调动态更新和实战验证，涵盖云平台自身安全、数据合规、身份管控等关键领域，并介绍淘宝上云的安全转型经验。通过红蓝对抗、自动化防御等手段，确保持续提升安全能力，帮助客户应对复杂多变的网络安全挑战。
Pandas数据应用：销售预测
本文介绍如何使用Pandas进行销售预测。首先，通过获取、清洗和可视化历史销售数据，确保数据质量并理解其特征。接着，进行特征工程，构建线性回归等模型进行预测，并评估模型性能。最后，针对常见问题如数据类型不匹配、时间格式错误、内存不足和模型过拟合提供解决方案。掌握这些步骤，可有效提升销售预测的准确性，助力企业优化库存管理和提高客户满意度。
阿里云 Confidential AI 最佳实践
本次分享的主题是阿里云 Confidential AI 最佳实践，由阿里云飞天实验室操作系统安全团队工程师张佳分享。主要分为三个部分：
1. Confidential AI 技术背景与挑战
2. Confidential AI 技术架构与应用场景
3. Confidential AI 技术实践与未来展望
开源社区漏洞治理策略与实践
本次分享的主题是开源社区漏洞治理策略与实践，由安势信息的高坤分享。主要分为四个部分：
1. 为什么要重视软件供应链安全时变量池分享
2. 我们可借鉴的国外优秀探索
3. SBOM的挑战
4. 安势的探索及成果