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基于机器学习的物联网入侵检测系统综述

物联网技术的广泛应用在给人们带来便利的同时也造成诸多安全问题,亟需建立完整且稳定的系统来确保 物联网的安全,使得物联网对象间能够安全有效地通信,而入侵检测系统成为保护物联网安全的关键技术。随着机 器学习和深度学习技术的不断发展,研究人员设计了大量且有效的入侵检测系统,对此类研究进行了综述。比较了 现阶段物联网安全与传统的系统安全之间的不同;从检测技术、数据源、体系结构和工作方式等方面对入侵检测系 统进行了详细分类;从数据集入手,对现阶段基于机器学习的物联网入侵检测系统进行了阐述;探讨了物联网安全 的未来发展方向。

  • 2021-06-28
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湖北燃气爆炸事故,暴露了IoT监测的重要性

湖北燃气爆炸事故,暴露了IoT监测的重要性 如果有一天,现实中的燃气爆炸事故能够“清零”,那才是最“燃炸”的事情。

  • 2021-06-28
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超融合数据中心解决实施方案==

随着高校信息化建设的不断深入,各个部门各个院系都根据各自的业务需求建设了相应的应用系统,而且增加的速度非常快,数据量也是呈几何级数的增长,随之而来的也给机房带来新的挑战。

  • 2021-06-28
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数字化核电厂班组情景意识可靠性评价方法

班组情景意识(TSA)水平是影响班组可靠性的重要原因 。 为更客观地定量评价数字化核电厂 TSA 水平 ,通过定性分析和专家组讨论构建 TSA 因果概念模型 ,发展基于贝叶斯网络的 TSA 可靠性评 价方法 。 该评价方法不仅考虑了行为形成因子(PSF)的相对权重 ,且发展了分别用于确定中间变量和 二值变量条件概率的方法 ,使获得的概率数据更为客观合理 。 通过案例分析说明该方法的具体应用 。 结果表明 ,该方法不仅能很好地模拟 PSF 与 TSA 可靠性之间的因果关系 ,且在给定事故情景下能定量 对 TSA 可靠性进行评价 ,并能识别出引发 TSA 失误的最重要原因 ,为人因失误预防提供理论支持 。

  • 2021-06-27
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广东省科技期刊数字化发展现状及建议

查广东省科技期刊的数字化发展现状,分析出现的问题,并提出相关建议。 以问卷及网络调查的方式掌握了广东省105种科技期刊的数字化发展现状。目前广东省 科技期刊数字化建设大部分还处于较低水平:科技期刊门户网站信息陈旧;对新媒体不 够重视;数字化建设专业人员及资金投入方面等有所欠缺。解决办法主要有引进数字化 建设专业人员;配备相应的发展基金;抱团行走,成立相关期刊数字化发展联盟,建设 一支数字化建设的生力军;期刊编辑要在数字化发展过程中找准自己的定位,熟悉和掌 握现有的数字化发展工具,更好地利用现有的科学技术优化科技期刊的服务水平。

  • 2021-06-27
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中国数字化程度测度与指标体系构建

数字经济、 数字化在中国经济社会生活中扮演着愈发重要的角色。 选取 2015 年和 2017 年数 字化相关数据作为研究样本, 通过生产数字化、 消费数字化、 流通数字化和政府数字化 4 个维度和 23 个 二级指标, 可以构建更为全面的数字化程度测度指标体系。 利用主成分分析法和专家打分法对指标数据 进行测算, 对中国省级数字化水平以及分项指标的变化趋势进行比较评估。 研究结果显示, 中国数字化 的发展增速明显, 在消费数字化、 流通数字化和政府数字化方面发展良好, 在生产数字化方面有待提高, 同时, 各个区域和各分项指标存在发展不平衡的现象。

  • 2021-06-27
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“1 N”模式的数字化铸造平台的构建与实例研究

铸造企业在数字化进程中,应用多套系统(如CAD、CAE、ERP、PDM等),往往缺乏全局规划和整 合,容易造成各个系统之间的“信息孤岛”。为此,本文构建了一种“1+N”模式的数字化铸造平台,该 平台由多个应用系统构成,其中“1”表示数字化基础应用和连接其他应用的集成中心,“N”表示企业内 部其他各个数字化设计和数字化管理(生产管理系统、质量管理系统、ES专家系统、PDM)的应用;“N” 所指代的多个应用系统通过任务驱动、文件服务、同源数据库等关联方式与“1”所指代的数字化基础 应用集成在一起。并将该平台应用于安徽华峰重工机械有限公司的数字化建设中。结果显示:该平 台能够较好地集成企业内部各个应用系统,消除它们之间的信息孤立、重复和不一致,实现更大程度 的信息共享,从而提高了企业运作效率。

  • 2021-06-27
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企业网络数字化转型的演化特征与治理机制研究

以企业网络数字化转型逻辑规律为主线,针对企业网络数字化现有研究进行知识图谱分析并利用 判读法与函询法提取影响企业网络数字化转型的关键因素。将企业网络数字化转型划分为企业网络数字 化转型起步期、企业网络数字化转型发展期、企业网络数字化转型失衡期,围绕企业网络数字化转型的关 键因素建立相应系统基模,并分析企业网络数字化转型的不同阶段演化特征。在此基础上探讨企业网络 数字化转型过程中遇到的问题与障碍,最后,通过分析杠杆解与相关案例提出有效的治理机制。

  • 2021-06-27
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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。

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