AI安全成为双刃剑:生成式AI在赋能智能威胁检测和自动响应的同时，也被攻击者用于制造更逼真的钓鱼邮件和自动化漏洞挖掘，加剧了攻防对抗。
以网络空间安全为核心 01 信息安全 网络空间既是人的生存环境，也是信息的生存环境，因此网络空间安全是人和信息 信息安全范围大 对网络空间的基本要求。
电池系统管理 | 离散型卡尔曼滤波算法基础
基于LCC-S型补偿拓扑的磁耦合谐振式无线充电（MCR-WPT）系统，建立其数学模型，从工作频率、补偿电感和负载阻抗三个方面分析其对系统传输性能的影响。针对目前高阶补偿拓扑的参数难以达到最优配置的问题，以提高系统的传输效率为优化目标，以输出功率为约束条件，建立其优化模型，对高阶非线性参数最优配置问题进行优化。为避免优化结果陷入局部最优，提出一种基于种群进化的混合粒子群优化（HP？SO）算法，并基于LCC-S型无线电能传输（WTP）系统优化模型对传统的粒子群算法和改进的算法进行仿真对比。结果表明改进的粒子群算法可有效地避免优化结果陷入局部最优。最后，搭建了无线充电系统实验平台，对系统的工作频率特性和负载阻抗特性进行实验分析，实验结果与理论分析和仿真优化结果一致。
2024年5月24-26日，第二十一届中国电气自动化与电控系统学术年会在天津召开，会议邀请西安交通大学刘增副教授在会上作了《分布式储能中多变流器系统构网控制与振荡分析》的报告分享。此报告探讨了分布式储能中多变流器系统的构网控制与振荡特性，主要包括研究背景、系统架构、构网控制技术和系统振荡分析四个方面。在现代电力系统中，分布式储能广泛应用，而多变流器系统在实际运行中面临功率协调、稳定性及控制复杂度等挑战。为应对这些问题，报告从储能变流器的并联架构及构网控制基本原理出发，介绍功率分配、频率电压控制等核心技术，深入分析多变流器间的动态耦合关系，通过基于端口频率特性的系统建模和实验验证揭示系统振荡的成因及抑制方法。本文将对报告内容进行详细解读，帮助读者更好地理解和掌握这一领域的最新研究进展。
了解 IIoT 的迷人世界、其核心概念、其与更广泛的物联网 (IoT) 的别，以及推动各个行业创新的实际应用。
近年来，5G、大数据、云计算、人工智能等技术深入发展数字技术正从更深层次和更广领域加速拥抱传统产业，推动传统产业加快转型升级，同时国家大力推动数字中国、网络强国等发展，各界积极响应“加快推进数字产业化、产业数字化”的重要方略，各行各业纷纷利用新技术走上变革之路。随着科技革命和
在进行相关机器学习数据标注任务前,应明确本次标注工作的技术标准,生成详细的技术说明文件。标注任务的技术说明文件应包含本次描述文件的版本信息、标注工作的任务背景、标注数据的应用场景、标注数据的类型、标注方式、导入导出格式、标注结果格式、标注结果可选值、标注工作的实施环境、数据保密规则、标注的正确示例、标注的错误示例以及术语体系规范化要求。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
我们的情景分析显示，由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施，到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍，达到2.6万亿美元。2024年，香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%，增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前，我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中，随着近期招聘企稳，瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升，而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲，尤其是内地客户的资金流入。
最初以创新竞赛为起点的竞争，已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额，但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时，等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点，经济体必须重新思考其对AI主权的策略，并确定如何明智地投资。
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