01 常规性资产收集 子域名枚举、端口扫描、路径扫描、旁站c段查询 02 巧用搜索引擎 关注页面内容、关注目录、敏感关键字搜索巧用搜索引擎 03 发挥创造性思维 构造接口、构造文件、构造目录、框架搭配发挥创造性思维 04 关注企业动态 微信公众号、小程序关注企业动态 05 其他tips gayhub搜索、漏洞回挖、假性社工其他tips 06 综合案例 从一个文件服务器静态资源泄露引发的血案
工程量计算指建设工程项目以工程设计图纸、施工组织设计或施工方案及有关技术经济文件为依据，按照相关工程国家标准的计算规则、计量单位等规定，进行工程数量的计算活动，在工程建设中简称工程计量。
当前中国民航业的发展越来越依赖于信息化的发展。在民航领域，一旦民航重要信息系统被攻击，都可能会造成航班正常运行中断，导致飞行安全受到严重威胁，重则会危及飞行安全甚至国家安全。笔者就近期发生的案例进行研究及分析，通过对我国民航行业的网络安全调研发现目前民航行业信息系统主要面临以下安全威胁。
1956 年，在达特茅斯学院举行的一次会议上，人工智能这个研究领域被正式确立，距今 60 多年里，人工智能先后经历了上世纪六十年代和八十年代两次繁荣。进入 21 世纪后，借助互联网、云计算等信息基础设施的广泛应用以及 CPU/GPU 等计算硬件能力的大幅提升，深度学习算法带动了本轮人工智能大发展，并给出了亮眼的成绩。例如：在围棋方面，AlphaGo 力胜世界冠军；语音识别方面，目前所有的商用语音识别算法都基于深度学习算法，并带动了一大批智能音箱、智能手机语音应用的繁荣；在图像分类领域，目前针对某些具体任务的图像算法分类正确率可以达到或超过人的水平，但软件系统处理速度和效率可以远超人类。除此之外，深度学习在人脸识别、通用物体检测、图像语义分割、自然语言理解等领域的应用也取得了突破性的进展并不乏成功商用的案例。
如何在数据应用过程中保护用户隐私，一直是近年来工业界和学术界的热点。本次讲座将为大家介绍，如何通过 Analytics-Zoo 和 Flink，在 Intel SGX 上实现隐私保护的 Cluster Serving，从而在 Model Serving 过程中保护用户数据、模型和预测结果。
智能化工厂 精工智能,集建筑设计，物流设计、精益化、自动化、信息化,数理仿真等多专业的系统解决方案,从规划设计，选型监理,培训导入等全过程落地辅导，让企业赢在起跑线上。
生产计划，既能接单后进行生产计划，也能按预测进行生产计划，跟踪生产进度可以做到随时随地，对影响生产的相关因素也能及时了解，对满足订单及时交付起到很好的辅助作用。
用非迭代海．气通量算法蒸发波导预测模型（Liu．Li模型）对我国渤海海域试验数据及大西洋海域FNL分析资料进行诊断，分析了模型对不同海域海上气象要素的敏感性，对试验时间内蒸发波导高度进行了预测，并与观测的实际波导高度进行了比较分析。此外，将Liu．“模型与Babin模型、NPS模型、P．J模型和伪折射率模型的预测诊断效果进行对比。结果表明：Liu．Li模型的计算结果与实际观测波导高度及其他4种模型计算结果的变化趋势基本一致，能较好地反应该时段内海上蒸发波导高度的变化趋势，并对不同层结状态下的气象要素作出敏感性响应。在渤海海域，Liu．Li模型在不稳定海气层结状态下计算得到的波导高度略低于实际观测波导高度，而在稳定海气层结状态下Liu．Li模型计算得到的波导高度结果偏大，特别是海气层结状态越稳定时，Liu．Li模型的计算会出现异常值。在西北大西洋海域，Liu．Li模型对蒸发波导高度的诊断与Babin模型、NPS模型和伪折射率模型相近，但Liu．Li模型计算稳定性更好；同时，大多数时次内Liu．“模型的计算结果与风速和相对湿度的变化趋势较为接近，在海气条件复杂多变的情况下模型计算的波导高度容易产生变化波动。试验表明Liu．Li模型能在不同海域进行有效的蒸发波导诊断预报。研究初步探讨了Liu．Li模型在不同海域的适应性，为非迭代海．气通量算法蒸发波导预测模型的发展提出了可行性研究。
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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
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”。
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。
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。
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
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