同程艺龙是中国在线旅行行业的创新者和领导者， 由同程旅游集团 旗下同程网络与艺龙旅行网于2018年3月合并而成。以交易额计， 同程艺龙位居中国在线旅行市场前三名。2018年11月26日，同程 艺龙成功在香港联交所主板挂牌上市（股票代码：0780.HK）。 同程艺龙致力于打造在线旅行一站式平台，业务涵盖交通票务预订 （机票、火车票、汽车票、船票等）和在线住宿预订，及多个出行 场景的增值服务。截至2019年上半年，同程艺龙机票预订业务覆盖 由751家国内航空公司及国际航空公司运营的超过7000条国内航线 及超过120万条国际航线，住宿预订业务覆盖全球超过150万家酒店 及非标准住宿，汽车票、船票业务覆盖全国约32.4万条汽车线路及 超过492条航运线路。 同程艺龙拥有微信支付中的机票火车票入口和酒店入口。同程艺龙 运营的小程序“同程艺龙酒店机票火车”持续位居阿拉丁月度微信 小程序榜榜首。至2018年三季度末，同程艺龙平均月活跃用户数达 到2.06亿。 我们的使命是“让旅行更简单、更快乐”，我们将持续运用创新科 技，为用户创造简单、快捷、智能的出行服务。 成功上市后，年轻的同程艺龙开启了新的征程，将持续提升技术实 力，引进优秀技术人才，以创新科技引领在线出行服务创新，率先 实现从OTA到ITA（Intellig
网络安全现状 02 网络安全建设 的体系化思考 03 网络安全建设 的实践 04 工作推进中的 一些思考 网络安全的现状 国家间的网络战 2010年6月首次被检测出来的震网（Stuxnet）蠕虫病毒，第一个专门定向攻击真实世界中 基础（能源）设施的“蠕虫”病毒 2019年3月7日晚，委内瑞拉发生了大面积停电事件，全国大范围陷入黑暗。 合规监管 2017年6月1日正式实施的《中华人民共和国网络安全法》 2019年12月1日要正式实施的等保2.0 安全事件频发 2013年雅虎30亿账户信息泄漏 2018年万豪集团旗下的喜达屋酒店客房预定信息泄漏 网络安全建设的体系化思考 全局思考面临的安全风险 明确安全建设的目标 指导安全建设有序进行 不断积累不断优化完善 架构安全 被动防御 主动防御 威胁情报 进攻 左侧是右侧的基础，没有高低之分 从左往右投入的成本逐渐递增
大数据（big data）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
“环境监测云平台”通过特征因子传感器结合最新云技术监测系统，既能够解决资金投入问题,同时满足一定的测量精度,构建前端高性价比的空气、水质、土壤等环境质量特征因子采集设备和中心端大数据云计算支撑平台,为环保部门、高校企业等应用场所提供完善的应用服务、技术支撑、预测预警、辅助决策等功能，更好地为环境质量的保护与治理贡献力量。
据教务老师长期监控的经验，当选课业务无法响应时，物理服务器的CPU、内存利用率都低于百分之40。可见，教务选课瓶颈，并不是因为硬件资源不足，而可能是软件性能瓶颈。
大数据（Big Data），数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。
美国，作为世界互联网的发源地，正在使用其强大的软件技术和互联网大数据驱动新硬件制造，无数令人赞叹的次世代产品内诞生昭示着美国工业互联网的国家战略和未来走向。
本发明属于安全芯片技术领域，具体涉及一 种基于工业互联网的自主可控安全芯片，包括壳 体、基板、IO端口和加密模块；由于生产设备封闭 式的控制系统结构，在接入工业互联网后难以在 其控制系统中嵌入安全芯片，继而丧失了对工业 设备运行的安全性监测，无法达到对接入工业互 联网设备自主可控的要求；本发明通过设置在安 全芯片中的IO端口，将安全芯片外置在生产设备 与接入工业互联网的数据线之间，解决了生产设 备的控制系统中难以嵌入安全芯片的问题，同时 其中的编码器对信息数据进行的调制处理，祛除 数据中存在的恶意指令，再传输至加密模块进行 处理，使安全芯片对生产设备传输的数据起监测 作用，达到了在工业互联网中的自主可控目的。
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
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。
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