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金融行业内生安全详解和实践

网络安全需要进化到“内生安全”时代,从单一的围墙式的防护,演变为不业务系统融合的多重、多维度防御。要以“三同步(同步规划、同步建设、同步运行)”为机制保障,以三个聚合(技术聚合、数据聚合、人的聚合)为落地保障。

  • 2021-04-25
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安全的最后一公里:特权访问安全

PAM成为最重要的安全领域之一:任何组织都需要解决特权账号以及其他拥有高级权限账号的安全问题,因为这些账号一直是攻击者的首要目标,利用这些账号可以轻易获取敏感信息和数据。

  • 2021-04-25
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企业级 DevSecOps 开源治理方案演进之路

企业开源治理痛点:大多数企业缺少开源组件及软件的协 议分析、漏洞评估及修复能力;企业不清楚项目中使用了多少开 元软件和开源组件;企业使用开源软件缺乏安全评估、法务评 估和引入流程;企业在开元软件或组件出现漏洞时,无法 快速定位到漏洞组件的影响范围,并及时 止损,禁止漏洞组件下载。

  • 2021-04-25
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智能建造产业链的核心产业筛选

智能建造是我国传统建筑业转型升级的必由之路,然而在企业转型实践过程中,部分企业对自身的发展定位不够明晰,企业转型难以取得突破性进展。其中一个重要原因在于国家层面缺少引领产业系统性发展的规划文件,企业本身也缺少对智能建造产业体系的深刻认识。因此,现阶段构建层次分明的智能建造产业体系就显得尤为重要。基于智能建造产业链,针对建筑业转型升级过程中存在的技术缺位,从 225 个智能建造相关产业中筛选出 45 个推动智能建造快速发展的核心产业,以期为构建智能建造产业体系、制定产业发展政策提供基础性建议。

  • 2021-04-25
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基于智能家居数据的住宅空调用能行为实测方法研究

空调用能行为数据是住宅能耗预测与模拟的研究基础。常规的问卷调查、户外电表读取、电能计量仪以及温湿度计等实测方法为以往的研究提供了大量基础数据,但仍然不够理想。随着物联网的快速发展,集监测与控制于一体的智能家居设备逐步得到大众的认可与采用。该文通过对智能家居设备的调研与实测方法分析,提出基于智能家居设备来开展空调用能行为实测的3个技术支撑要素,5个用能行为关键绩效指标以及其在实测数量、时长、成本、精度和实时数据等方面的技术优势,希望为相关用能行为数据收集提供更多实测方法与创新思路。

  • 2021-04-25
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人工智能技术在建筑能源管理中的应用场景

本文简要介绍了建筑能源管理(BEM)的概念。并从5个方面阐述了BEM对人工智能(AI)技术的需求,即楼宇控制需要由从顶到底的基于物理模型的控制模式,转变为从底到顶的基于数据的控制模式;建筑能源系统由单一能源转变为多能源,需要解决可变可再生能源的不稳定问题;BEM的管理模型,需要从白箱转变为灰箱,甚至黑箱。此外还有负荷预测问题和非结构化数据的处理问题。文章还提出了BEM系统架构、迁移学习、物联网构建、AI与BIM的关系,以及负荷反推等需要研究的问题。文章并对人工智能在BEM领域的发展提出了建议。

  • 2021-04-25
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基于群智能图形化编程语言的三防转换控制程序设计与实现

群智能建筑平台是一种扁平化、无中心的新型建筑智能化系统。 将群智能建筑平台技术应用于国防工程 智能化领域,可为国防工程智能化保障提供一种全新的技术平台。 基于群智能建筑图形化编程语言,开发了国防 工程中核心的三防转换控制程序,将国防工程系统物理对象及其运行机制抽象为简单、易操作的编程语言图元符 号。 结果表明,该语言能够显示刻画三防转换控制的并行特征并降低程序开发的复杂度,从而为国防工程复杂管 控程序高效开发提供了有益探索。

  • 2021-04-25
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基于智能手机数据的城市建成环境对居民通勤方式选择的影响_——以西安市为例

交通拥堵、小汽车依赖和环境问题已成为影响我国城市可持续发展的重要因素。采用智能手机软件获取西安市 286 名居民为期 1 周的通勤数据,并对其居住地、工作地附近建成环境数据进行收集,采用多项 Logit 回归模型探究传统建成环境“5D”要素与其他建成环境要素对 6 种通勤方式选择的影响。结果表明:(1)工作地人口密度、建筑密度、到市中心的距离、居住地人口密度、路网密度、公交线路条数、附近是否有大专院校及超市便利店在一定程度上会对西安市居民选择活动性通勤和公共交通通勤产生一定的影响;(2)工作地建成环境对于居民通勤方式的选择具有较大影响;(3)除传统“5D”要素外,附近是否有大专院校、社区便利店与部分通勤方式显著相关。此外,个人健康状况对通勤方式选择存在显著影响,肥胖人群更倾向于采用小汽车进行通勤,并据此提出了相应的规划与政策建议。

  • 2021-04-25
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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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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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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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