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汽车电子电动化与智能化的技术发展新需求和趋势

汽车电子技术是决定汽车功能和性能的关键技术,汽车电子控制技术和汽车电子信息技术的不断拓展使得汽车更加节能、安全、舒适、可靠,随着电动化和智能化的发展,汽车电子技术的发展出现了新的功能和新的需求,以电力电子技术和信息技术为代表的新型汽车电子技术开始在汽车上大规模应用,由此支撑汽车向低碳环保、安全智能的新型移动出行交通工具转型,汽车电子技术面临新的问题和挑战,同时汽车电子技术将更加开放包容,该领域将出现更加广阔的发展空间。

  • 2022-04-06
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基于5G网络的垂直行业专用安全保障方法探讨

2019 年 6 月,5G 牌照的发放标志着我国正式进入了 5G 发展元年,经过两年多的发展,我国已基本建成了覆盖全国的商用 5G 网络。随着 5G 业务的深入应用,5G 与垂直行业的融合创新不断涌现。针对商用 5G 网络在满足高安全垂直行业用户敏感业务方面存在的安全保障能力不足的问题,结合第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project,3GPP) R15 标准中提出的安全机制和安全能力现状,描述了商用 5G 网络在满足高安全垂直行业应用时需要注意的安全需求,并针对这些需求提出了一些可能的解决途径和方法。该研究可以为构建基于商用 5G 网络的垂直行业专用切片提供安全指导。

  • 2022-04-06
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网络安全技术发展方向与趋势研究

随着新一代信息技术与经济社会发展各领域深度融合,网络安全形势日益严峻,网络安全技术在维护国家安全、支撑产业转型、服务社会发展、保护公众利益等方面的重要作用愈加凸显。本文开展了面向2035年的网络安全技术预见,综合运用愿景分析、需求分析、前沿分析、相关研究成果分析等方法,总结凝练密码技术、数据安全、内容安全等7个子领域的60项网络安全领域关键技术,通过两轮德尔菲调查筛选出10项网络安全领域优先技术方向。面向全球网络安全技术发展新态势新趋势和我国经济社会发展新要求,提出了加快推动我国网络安全技术发展的建议。

  • 2022-04-06
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电子政务网络安全风险评估问题发现及保障建议

近些年,随着统筹协调机制、“互联网+政务服务”、信息资源整合共享等概念的出现和逐步落地,以及数字化、网络化、智能化为特质的新一代信息通信技术(ICT)加快驱动,政府再次转型驶入新型电子政务建设快车道。电子政务领域信息系统也从早期的门户网站、邮件系统、办公系统不断得到创新和运用,网上办公、数据集中、各种业务支撑系统层出不穷。与此同时,这些信息系统面临的网络安全问题也越来越突出。本文总结分析近些年对电子政务领域各种信息系统进行风险评估过程中发现的网络安全问题,分析电子政务网络安全发展趋势,提出安全保障建议,旨在为新型电子政务建设以及政府治理体系根本性变革提供参考。

  • 2022-04-06
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“5G安全网络”护航新基建行稳致远

当今世界正面临“百年未有之大变局”,全球新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起,随着以互联网和通信为代表的信息技术逐渐成为推动人类社会发展的核心动力,网络空间已成为继陆、海、空、天之后的“第五空间”。作为新基建重点领域之首,5G超越了移动通信的范畴,成为第四次工业革命的技术基石,正在与大数据、云计算、人工智能等信息技术紧密协同,连接万物、聚合平台、赋能产业,将在经济社会发展中发挥不可估量的重要作用。但是,5G提供的新特征在带来业务支持灵活性、网络部署经济性等诸多效益的同时,也面临新业务、新架构、新技术带来的安全问题和挑战,需要基于创新思维,结合被动防御和主动防御的网络安全防护理念和措施,打造“5G安全网络”,为新基建和各行各业的安全发展保驾护航。

  • 2022-04-06
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数字孪生技术及其对提升装备全寿命保障能力的作用

自从数字孪生被美国空军定义为“改变游戏规则”的技术之一以来,这一概念受到热炒,引起各方广泛的关注。且随着业界追捧,对这一技术概念内涵实质的理解及其功能的界定都在扩展,使得我们更难准确把握技术实质及其作用。本文试图对这一技术及其在装备保障中的应用进行阐释。

  • 2022-04-08
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中国移动5G联合创新中心区块链边缘计算白皮书38页

中国移动5G联合创新中心区块链边缘计算白皮书38页

  • 2022-04-08
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详解数字孪生应用的十大关键问题

当前,数字孪生(Digital twin)是各界关注的热点,全球著名IT研究机构Gartner曾在2017年至2019年连续三年将数字孪生列为十大新兴技术之一。北京航空航天大学陶飞教授团队对数字孪生技术进行了长期的深入研究,撰写了一批国际水准的学术论文。近期,美国工业互联网联盟(IIC)、IDC、埃森哲、中国信通院、赛迪等研究机构相继发表了相关白皮书,我国从政府主管部门到企业也十分关注数字孪生技术。

  • 2022-04-08
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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中服设备健康管理系统产品介绍

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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2027年度HFCs配额方案征求意见

本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位,涨跌幅为3.40%,走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%,创业板指涨跌幅为-3.42%,申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点,跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面,受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动,当前全球粮食库存处于低位,粮价具备向上弹性,复盘历史,粮食价格与化肥价格呈正相关,粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面,国内秋季备肥、农化冬储陆续开启,叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放,农用化学品行业景气度有望抬升。成本端,前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本,随着地缘局势边际缓和,成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位,伴随磷肥出口限制解除,出口预期修复, 共同推动板块走强。

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医药2026年中报总结_创新药产业链维持高景气

医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来,BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放,板块经历小幅上行,整体仍处震荡。年涨幅来看,医药板块估值有所回调,处于相对低位。截至2026/8/28,中万医药PE(TTM)为29.09X,达到29%分位(自2010/2/5始,下同),而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%,达到历史11%分位,低于历史平均溢价率187.7%,处于2010年以来的相对低位,具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元,26Q2环比减少211亿元至1894亿元,环比.1.0%,整体规模仍维持高位,CRO和创新药系主要重仓,对比26Q1,CRO系主要调仓方向。我们队为,我国基本医保基金收支稳健增长,在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极,CXO半年报整体超预期,目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显,有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归,建议重视:

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变电工作票作业规范及违章案例

在电气场所工作时,相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施,履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作 二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作,无需将高压设备停电者或做安全措施者 非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流 在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作 高压电力电缆不需要停电的工作

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WorkBuddy橙皮书

完全没用过WorkBuddy,但想系统上手的人。 会用AI聊天工具,但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。 已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。 想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。 有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。

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