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境身合一_沉浸式体验的内涵建构、实现机制与教育应用_——兼论AI+沉浸式学习的新场域

伴随着移动互联网+、扩展现实(XR)、泛在智能、大数据、5G、全息与传感等新技术的飞速发展,极大地赋能了人类的学习、工作与生活方式,沉浸式体验已越来越受到重视与应用。 尤其在教育领域,沉浸式体验所具有的无边界、交互性、愉悦性、具身性等特征,创造出了更优质的学习空间,学习者可进行各种模拟体验,为其主动投入学习、提升认知、培养移情与关联能力等提供可能。 沉浸式体验是由技术、内容、交互三大机制相互作用所共同构成“境身合一”般的场景与感官感受。 这种境身合一的沉浸式学习体验,不仅可应用于认知领域、动作技能领域与情感领域的教与学;也可用于培养学习者的创新性思维和想象力,还可从游戏化智慧学习、XR+CPS 仿真实验室、泛在协作学习场域、全域学习生态链、沉浸式群体探究学习和高自由度生成叙事学习空间等方面,进一步赋能 AI+沉浸式学习新场域。

  • 2021-04-26
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Deep X-Ray- 一种机器学习驱动的WAF规则窃取器

人工探测的不足之处:n 依赖攻击者的技术水平;n 重复工作,耗时耗力难以大规模展开;n 细节方面很容易疏漏;n 人工机器学习的优势:经验难以覆盖全量的攻击payload;n 有限的人工介入;n 善于从数据中学习规律;n 可以批量的自动化运行

  • 2021-04-26
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个人信息安全影响评估实践分享

? 进行PIA需形成报告,以作为PIA的结果。 ? 《PIA报告》可参考《风险评估报告》进行,其中较为重要的两部分为“PII背景信息”和“PIA处置建议”。 PII背景信息: ? 厘清客户方PII的处理现状和管理现状,作为评估的输入项之一,同时告知客户方应倾斜的管理资源。 PIA处置建议: ? 针对“高”和“中”等级影响给出处置建议(某些情况下,即时“控制不足”也只会造成“低”等级影响)。

  • 2021-04-26
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汽车网络安全守方之殇

基于风险评估的安全需求: 纵深防御,每个攻击点都要最高的防护级别难度太大,让安全能力发挥到最需要的地方去才是王道。 哪里是最需要安全的地方?需要什么样的安全级别?功能安全&网络安全TARA

  • 2021-04-26
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威胁情报挖掘浅谈

PART ONE 不同视角下的 威胁情报挖掘 PART TWO 威胁情报挖掘基础 PART THREE 威胁情报挖掘思路 PART FOUR 威胁情报挖掘案例

  • 2021-04-26
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我的一键 getshell 代码开发之路

探讨: 1、怎么样的代码才算一份合格的代码? 2、如何实现自动化渗透? 3、如何避免重复造轮子? 自动化渗透:ARY:自动挖洞思路 -> 执行流,Ary 是一个集成类工具,主要用于调用各种安全工具,从而形成便捷的一键式渗透。PoC收集怎么办?

  • 2021-04-26
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物联网发展十年:G7向左,易流向右

“移动互联改变了我们的生活方式,物联网会改变产业结构”。过去针对物联网所提出的论断,正在一一成为现实。而最初,物流产业物联网时代的缝隙是被一个小小的GPS硬件传感器设备撬开的。 2008年前后,我国车载GPS的安装量增长达到了顶峰。当时恰逢移动互联网时代的到来,智能机也成了广大司机的标配,因此越来越多的司机和货车被网络连接。

  • 2021-04-26
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智能终端隐私防跟踪技术实践

以数据为中心:? 以信息为中心的IT时代走向了以数据流为中心的时代? 基于数据生存的时代 数据驱动商业:? 数据驱动成为现实? 数字化转型成为企业的核心战略 新常态伴随新风险:? 数据安全和隐私保护能力滞后? 消费者对数据安全与隐私保护的敏感度提高

  • 2021-04-26
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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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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。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开,依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景,形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。

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