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20200320.RASP方案实现应用预设安全.LYD

采用RASP方案 ? 安全代码的自动集成 ? 为修复bug争取时间 ? 不再对遗留代码顾虑重重 ? 对第三方代码提供零日攻击保护 ? 对实际攻击的可视化展现(代码级) ? 快速反馈到生产环境 ? 迅速解决攻防专项行动实际问题 ? 灵活允许例外

  • 2021-04-29
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量子时代区块链技术白皮书 v2.4

作为量子科技的重要领域,量子计算利用量子态叠加特性,通过量子态的受控演化实现数据的存储计算,具有巨大的信息携带和超强的并行处理能力,对信息科学等诸多领域产生颠覆性的影响。近年来,量子计算机的发展呈现加速趋势,研发更高性能量子计算机的周期显著缩短,不断有科技巨头声称实现特定领域的技术突破。

  • 2021-05-07
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以云服务与边缘计算技术加速工业物联网应用

满足客户定制化需求优化资源,提升产能跨区域、产业协同制造与设计 产品销售到服务转型优化售后服务平台掌握区域产业结构

  • 2021-04-30
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AI芯片的产品设计与安全设计

? 以AI芯片构建的边缘计算方案,未来有机会通过区块链智能合约,构建安全认证和访问体系; ? 5G+AI时代来临,千亿级的物联网设备,安全问题会更加突出。我们愿与滴滴和各界朋友合作,打造一个具有算力之美的、安全的智能世界;

  • 2021-05-07
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2013-互联网金融时代对保险业的挑战

互联网金融是指任何通过互联网实现信用货币资金融通的方式,是区别于商业银行间接融资和资本市场直接融资的第三种融资方式。互联网金融是一种具备了互联网“开放、自由、平等、协作、分享"精神的新型金融业态,是基于互联网技术的金融活动。

  • 2021-04-25
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基于IHHO算法的光伏电池工程模型的参数辨识_吴忠强

针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法的参数辨识方法。对HHO算法进行了两项改进:引入柔性递减策略,在迭代初期扩大全局搜索范围,在迭代后期延长局部搜索时间,从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力;引入黄金正弦法,不但增加了种群的多样性,减少算法陷入局部最优的可能性,并且缩小了搜索空间,提高了寻优效率。应用于光伏电池工程模型的参数辨识中,IHHO算法比其他算法得到的辨识结果更为精确,辨识结果与实测数据拟合度更高,IHHO算法能够在不同环境下对光伏电池的工程模型进行准确的参数辨识。

  • 2021-04-20
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_5G_ ,让未来已来——中建钢构打造惠州“5G 智慧工业示范园区”纪实

随着 5G 技术的逐步成熟,产业界正向 商用加速推进。面对历史性的技术革命,一 个问题萦绕在以中建钢构华南大区信息化管 理部负责人田建方的心头:“如何通过 5G,对 园区的人、车、企业、设备资产进行全链接? 如何打造未来智慧生活新模式,实现数据全 融合,状态全可视?如何使园区更安全、更 高效,为园区提供创新的工作与生活体验?”

  • 2021-04-16
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优酷大数据OLAP技术选型

数据驱动的方法论已深入人心,无论是开发、产品还是运营,根据数据进行决策是必备环节。你是否好奇过,在优酷这样海量数据的场景下,是什么样的引擎在支撑着业务上林林总总的分析需求?大数据领域中,Kylin、Druid、ES、ADB、GreenPlum、ODPS 这些眼花缭乱的名字,它们之间又要什么区别和联系、企业如何进行选型?本文将为揭晓答案

  • 2021-04-16
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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