基于大数据方法实现信息设备资产运行监控智能化管理技术研究

本文介绍了基于大数据方法构建的信息设备资产运行监控数字化管理平台巧妙实现了设备信息资源、资产的智能化管理。平台从网络和应用的不同层次，收集与业务、服务相关的如网络设备信息、全网流量信息各种信息等；同时，内置的智能系统对收集到的信息进行综合关联分析；为企业提供了透明化的全面管理视图。

2021-04-26
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基于VxLAN的网络分组策略研究与分析

IP 网络接入的终端数量和种类越来越多（如企业员工 PC 或 TC 接入、访客手机接入、IP Phone / 打印机/ 物联终端等接入）、承载的业务类型日益丰富,例如企业办公网、生产网、视频监控网、智能楼宇物联网等统一到 IP 网络上承载,员工接入方式也多种多样,如公司分支机构或总部接入、出差远程 VPN 接入等,传统基于 ACL 的网络策略无法应对企业 IP 网络业务场景的变化,面临管理维护复杂度的重要挑战。该文给出一种基于用户逻辑分组（安全组）的策略模型,并全面分析企业应用场景,给出基于 VxLAN 网络的安全组全网同步方案,实现网络策略与网络属性（IP/ VLAN/ MAC）等无关,大大降低企业 IP 网络策略数量和变更频率,并在实际大型企业的 IT 网络进行应用评估,可以将数以万计的策略数量降低到百计,应用价值高、效果明显,指明了企业 IP 网络策略的演进方向。

2021-04-26
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在代码中审计漏洞的世界

漏洞挖掘总结？审计的时候一定要有规律？代码审计工具没有扫到的不一定没有漏洞？漏洞不一定在什么环境下都可以利用？小的漏洞可以组合一下？千万不要在人家的程序上直接搞？一定要有细心，耐心？自己审计出来的漏洞要比学习有意思？每找到一个漏洞最好是记下来，可能还会遇到？代码审计挖到的漏洞数量取决于你的代码功底？经验可以给你带来很大的帮助

2021-04-26
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大数据基础技术概述

整个大数据的处理流程可以定义为:在合适工具的辅助下，对广泛异构的数据源进行抽取和集成，结果按照一定的标准进行统一存储，并利用合适的数据分析技术对存储的数据进行分析，从中提取有益的知识并利用恰当的方式将结果展现给终端用户。具体来说，可以分为数据抽取与集成、数据分析以及数据解释。

2021-04-26
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大数据技术概述

传统的数据库先有模式，然后才会产生数据。这就好比是先选好合适的“池塘”，然后才会向其中投放适合在该“池塘”环境生长的“鱼大数据难以预先确定模式，模式只有在数据出现之后才能确定，且模式随着数据量的增长处于不断的演变之中。

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基于云端大数据的智能导向钻井技术方法

目前国内外学者在利用测井数据进行岩性识别方面的研究成果丰硕。如交会图法可以根据与取芯井岩芯资料对比校正后的图版，较为准确地识别多种岩性在交会点的坐标，从而看出各种岩性的分界和所分布的区域，实现岩性识别。但交会图法不能进行全井段的岩性识别，且耗时较长、人为因素大。同时地下情况复杂和非均质性较强，测井数据之间经常呈现极强的非线性关系，数据间的映射关系也极为复杂，应用传统方法的效果较差。神经网络模型可以进行测井资料的岩性识别，经过训练和测试，验证了神经网络模型在岩性识别中是行之有效的，但神经网络中存在的过拟合、局部极小化问题、收敛速度慢等缺点。支持向量机算法在岩性识别中具有可行性和有效性，并且运用支持向量机模型在岩性识别中取得了较好的效果。但支持向量机是一种有坚实理论基础的小样本学习方法，若面对成千上万甚至更多的测井数据点，其优势不能得到很好的发挥。所以提出了在进行岩性剖面预测的过程中根据决策树和随机森林的优缺点，灵活运用以得到精度最高、泛化能力最强的模型。

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大数据技术和应用

大数据（big data,mega data）,或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、车联网、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无-不是数据来源或者承载的方式。

2021-04-26
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一种面向大数据主动防御的低损耗数据采集方法

面向大数据全生命周期安全的主动防御是目前大数据安全研究的热点之一。在分析大数据主动防御系统对数据采集需求的基础上，提出了一种面向大数据主动防御的低损耗数据采集方法。该方法基于虚拟机内省技术，结合了带内采集和带外采集的优点，并对数据采集进行了优化设计，实现了一种高效低损的数据采集能力。

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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。