认知计算、区块链IoT、物联网安全…看懂的人将控制未来

目前B2C消费产品占据物联网市场超过半壁江山，但是根据IDC的预测，到2020年，物联网市场的80%以上将用于B2B应用。当代世界，各种前沿科技层出不穷，形成了人工智能、虚拟现实、区块链等相互叠加的科技爆炸时代。借由这些新技术的应用，物联网将创造新的商业模式、新的工作流程、新的生产力引擎以便形成更好的成本控制和用户体验。

2021-04-26
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攻防常态化下的企业安全运营体系实践分享

？网络攻击和网络犯罪现象日益突出，呈现攻击工具专业化、目的商业化、行为组织化、手段多样化的特点？此类威胁特点在于利益驱使高、受害主体广、攻击方式多、社会危害大？黑客攻击手段不断升级，新兴APT攻击威胁层出不穷，恶意木马病毒持续泛滥，0DAY漏洞精准突袭？网络安全的主要威胁从黑客攻击模式转化成为犯罪分子规模化敛财模式，呈现出明显规模化、产业化、精准化趋势

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三年NB-IoT，十年物联网物深度001

物联网的发展与繁荣离不开各从业人员的坚持与努力，作为物联网行业的深度观察者和研究者，物联网智库致力于从物联网整个行业中挖掘出有价值、有深度、有共鸣的内容，特推出【物深度】专栏以飨读者。本文是【物深度】专栏第001篇文章，主角为NB-IoT。

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深入理解Java类加载器（ClassLoader）

当程序主动使用某个类时，如果该类还未被加载到内存中，则JVM会通过加载、连接、初始化3个步骤来对该类进行初始化。如果没有意外，JVM将会连续完成3个步骤，所以有时也把这个3个步骤统称为类加载或类初始化。

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威胁情报下资产测绘的关键行业分析

1、威胁情报落地资产治理汇报：网络空间的国家边界属性不清晰，你中有我，我中有你，相互交错 2、网络空间测绘关键技术点分析 3、威胁情报下资产测绘的行业分析

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智能财务分析与诊断机器人的开发及实证检验_——来自我国A股上市公司的经验证据

近年来，随着人工智能技术的发展，金融、财务、投资、审计与会计的智能化问题引起广泛关注。本文应用人工智能技术，依据财务分析的基本理论和方法，结合中国上市公司财务特征，率先尝试开发了“智能财务分析与诊断机器人”，用于评价上市公司的综合财务绩效。该款智能机器人具有“速度快”“智能化程度较高”“专业能力较强”“相对公正客观”和“实用性较强”五大特点。本文应用该款机器人设计了两个投资决策实验，个股和组合实验结果均表明该款智能机器人能有效地评价和区分上市公司的财务绩效类型。根据其输出的综合绩效，买入高绩效型股票或组合，或买入绩效成长型的股票或组合，具有显著的超额收益；买入高绩效型股票或组合，比买入绩效成长型的股票或组合，具有更高和更稳定的超额收益。可见，基于人工智能的财务分析与诊断机器人具有稳健和有效的择股能力。

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基于胶囊网络的恒星光谱分类研究

大型巡天项目的快速发展, 产生大量的恒星光谱数据, 也使得实现恒星光谱数据的自动分类成为一项具有挑战性的工作. 提出一种新的基于胶囊网络的恒星光谱分类方法, 首先利用1维卷积网络和短时傅里叶变换将来源于LAMOST （Large Sky Area MultiObject Fiber Spectroscopy Telescope） Data Release 5 （DR5）的F5、G5、K5型1维恒星光谱转化成2维傅里叶谱图像, 再通过胶囊网络对2维谱图像进行自动分类. 由于胶囊网络具有保留图像中实体之间的分层位姿关系和无需池化层的优点, 实验结果表明: 胶囊网络具有较好的分类性能, 对于F5、G5、K5型恒星光谱的分类, 准确率优于其他分类方法.

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人机协同时代智能素养的理论模型研究

智能社会人机协同的作业方式要求我们重视学生智能素养的培养。基于加涅的学习结果分类理论，通过研究整合法，提出了智能素养的定位，进一步从智能知识、智能能力、智能思维、智能应用、智能态度五个维度阐述了智能素养的构成，构建了由十六个二级维度构成的智能素养理论模型。研究提出的智能素养理论模型可为智能素养的培养以及素养测评工具的设计与开发提供支持。

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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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2026工业网络现状报告

十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。