培训 | 重庆邮电大学 “文化自信 科技创新”信创专题培训会成功举办


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克里斯蒂亚诺诺 2024-01-14 19:09:08 51807 赞同 0 反对 0
分类: 资源
培训 | 重庆邮电大学 “文化自信 科技创新”信创专题培训会成功举办

信创产业,即信息技术应用创新产业,它与“863计划”“973计划”“核高基”一脉相承,是我国IT产业发展升级采取的长期计划。信创产业的本质是发展国产信息产业,旨在实现“自主可控、安全可靠”的发展目标,同时也是国家经济数字化转型、提升产业链发展的关键。

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培训介绍

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信息技术应用创新产业是“新基建”重要内容,是推动行业数字化升级与数字经济发展的重要抓手,正处于高速发展期,2025年国内信创产业人才需求将达到千万量级。

在重庆邮电大学软件工程学院的重点支持下,12月3日-12月4日,重庆信创科技联合多家知名信创生态企业技术专家,召开“文化自信 科技创新”信创专题线上培训会,分享信创发展的最新趋势、信创领域龙头企业前沿技术,让参训同学在了解信创的同时,能够拓宽自己的职业选择面,为我国的信创事业添砖加瓦。

本次培训主要内容:

 

△《数字化转型趋势下的人才培养》

           ——重庆信创科技有限公司  谢欣

△《信创产业生态发展趋势》

           ——重庆信创科技有限公司  魏陈

△《信创体系下的适配测试基础知识》

           ——重庆信创科技有限公司  周亮

△《信创软硬件及产品介绍》

           ——重庆长城计算机系统有限公司  周靖森

△《网信时代的国产操作系统发展之路》

           ——麒麟软件有限公司  姚龙  

△《信创引领,科创未来》

           ——统信软件技术有限公司  陈景明

△《基于信创的网络安全攻防学习》

           ——奇安信科技集团股份有限公司  傅茂杰

△《信创虚拟化技术介绍》

           ——云宏信息科技股份有限公司  郑世文

△《基于信创的智慧社区》

           ——重庆小视科技有限公司  刘旭东

 

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课题内容

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院领导致辞

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重庆邮电大学软件工程学院副院长陈阔发表开场致辞并分享自己对“文化自信 科技创新”以及信创的理解,并宣布培训正式开始。

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《数字化转型趋势下的人才培养》

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重庆科技有限公司培训主管谢欣通过分享目前对国内数字化经济情况、人才模型、典型行业数字化画像等分析人才需求发展态势,让同学们了解数字经济也正在以前所未有的速度展现生产力和创造力,企业对数字化转型人才迫切的需求。

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《信创产业生态发展趋势 》

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重庆信创科技有限公司总经理助理魏陈对信创产发展及生态现状进行分享。深入浅出的向同学们介绍“什么是信创”、“信创的来源”,并举实例对信创概念进行区分。进一步讲解信创的本质安全、体系化安全、产业供应链安全等关键职能及在安全需求、经济需求及政策推动下信创的势在必行。

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《信创体系下的适配测试基础知识》

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重庆信创科技有限公司技术总监周亮将信创环境下的CPU架构、操作系统、基础软件等进行总体分析讲解,为同学们构建了信创体系基础概念,并通过分析基地适配测试实际情况,讲解适配测试中重点难点,同时,分享了信创测试环境搭建中的三网六域、适配测试流程及要点。

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 《信创软硬件及产品介绍》

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重庆长城计算机系统有限公司售前总监周靖森通过对国产信创终端、信创服务器端、及终端服务器端在全国的案例等为同学们普及目前国产设备的可使用能力,以及国产设备与国际设备的对比介绍。

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《网信时代的国产操作系统发展之路》

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麒麟软件有限公司西南事业部技术负责人姚龙侧重分享国产操作系统发展、国产Linux操作系统对比传统Windows操作系统的应用创新及麒麟软件人才培养体系。

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《信创引领 科创未来》

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统信软件技术有限公司西南区域售前负责人陈景明主要介绍了国产操作系统和统信在信创体系中的位置,使同学们了解国产操作系统的发展历程,介绍统信的产品和在高校领域的投入及成果,为将来想从事信创行业工作的同学拓展思维,指明方向。

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《基于信创的网络安全攻防学习》

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奇安信安全服务专家傅茂杰围绕俄乌网络战看国际安全形势、网络安全国内威胁、网络攻击、安全保障、身边的网络安全应知应会等进行分享,通过一堂课的时间让同学们了解我国网络安全攻防能力及发展方向,同时提高同学们反攻击意识。

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《信创虚拟化技术》

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云宏四川区域技术负责人郑世文围绕国际形势、云计算关键技术、云计算发展趋势、信创建设挑战及解决思路等,集中介绍了云计算的部署模式、关键技术、云相关网络技术、云管理平台等,同时结合信创现状分享云迁移改造等。

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《基于信创的智慧社区》

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重庆小视科技服务技术总监刘旭东基于信创的硬件、软件应用之上的解决方案——智慧社区进行分享,通过社区安全应用的实际案例让同学们了解到目前国产AI算力的可实现程度。

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