破解企业攻防实战人才缺失的困境.张兆心

行业的客观需求攻防实战型人才定位学生攻防技术培训实践针对问题做出的尝试有效培训手段汇总培训后效果人才适用性总结他认为，攻防实战型人才能够快速、准确的发现并处理各类业务系统安全问题，其技术能力也是高校信息安全专业的培养目标。他首先分析了安全行业人员的客观需求，并结合高校现状探讨培养的实际难点；再针对高校本科生阶段如何开展培养的方式进行探讨；最后结合自身的实践，探讨培训后人员的效果及适用性。

2021-07-02
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【精品】工业物联网大数据平台建设方案

工信部长苗圩在讲到德国工业4.0与中国制造2025时，曾这样概括：如出一辙、异曲同工、殊途同归。因此，两者表述不同，但内涵基本一致工业4.0由德国提出，主要指提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其技术基础是网络实体系统及物联网。坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针，坚持“市场主导、政府引导，立足当前、着眼长远，整体推进、重点突破，自主发展、开放合作”的基本原则。

2021-06-24
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冯景辉.大数据的安全.融合.共享与运用

狭义数据安全与广义数据安全再谈数据泄漏数据流通的多个环节数据共享与脱敏 006年，美国最大的影视公司之一 Netflix，举办了一个预测算法的比赛（Netflix Prize），比赛要求在公开数据上推测用户的电影评分。 Netflix 把数据中唯一识别用户的信息抹去，认为这样就能＞保证用户的隐私。但是在 2007 年来自The University of Texas at Austin 的两位研究人员表示通过关联 Netflix 公开的数据和 IMDb（互联网电影数据库）网站上公开的纪录就能够识别出匿名后用户的身份。三年后，在 2010年，Netflix 最后因为隐私原因宣布停止这项比赛，并因此受到高额罚款，赔偿金额总计九百万美元。

2021-06-23
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GBT10249-2010电焊机型号编制方法

增加“钢筋电渣压力焊机”、“搅拌摩擦焊机”、“焊接机器人”的型号要求；取消了“冷压焊机”、“高频焊机”、“其他焊机”的型号编制要求；本标准规定了电焊机型号的编制方法。本标准适用于一般使用条件下的电焊机产品。

2021-06-07
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基于雾计算的工业大数据集成与共享方法

随着互联网与工业融合创新、智能制造时代的到来，工业大数据技术及应用将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素，对实施智能制造战略具有十分重要的推动作用。在工业领域，如何在多源工业数据的协作分析中保障源数据的私密性与安全性至关重要。

2021-04-24
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研报医药生物行业为什么说智飞生物二季度有望迎来亮眼表现

药产业与生物医学工程产业是现代医药产业的两大支柱。生物医药产业由生物技术产业与医药产业共同组成。各国、各组织对生物技术产业的定义和圈定的范围很不统一，甚至不同人的观点也常常大相径庭。

2021-04-16
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申万宏源-计算机行业云计算大数据区块链2016：大数据的直立行走，区块链及人工智能

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。在维克托·迈尔·舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值密度）、Veracity（真实性）。

2021-04-18
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智慧园区整体规划建设方案

根据智慧园区理念以及园区一体化的服务需求，充分应用大数据、云服务、物联网、互联网等先进技术，以“园区运营服务”为建设核心，打造基于“一个中心”、“两个门户”、“三个体系”、“四化建设”、的科技创新智慧园区。

2021-03-19
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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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