电容式棒位测量传感器的解析模型及验证

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优化的RSILU预处理并行GMRES算法高效求解CMFD线性方程组

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高性能钠离子电池负极材料Fe_xMo_（1-x）S_2

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DevSecOps工具链实践

DevSecOps工具链实践：开发运维人员缺少安全技能、意识？安全专业人员很有限？第一道防线安全往往在运维的基础架构类职能下，地位不高，很难对等的协同？开发、运维的壁垒，安全职能难以嵌入进IT生命周期的各个阶段？开发交付团队，甚至管理层过度地强调 “速度”，在与速度的平衡中，对安全风险的机会主义风险偏好过大

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以SDN和云为依托“网络切片”实现5G“网络即服务”

网络编排功能模块能够对形成的“网络切片”进行监督管理，允许根据实际业务量，对网络资源的分配进行扩容、缩容和动态调整，并在生命周期到期后撤销“网络切片”。可以通过大数据驱动的网络优化来促使“网络切片”划分和网络资源分配更为合理，并实现自动化运维，及时响应网络和业务的变化，保证用户体验和提高网络资源利用率。

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“实体中国”与新型基础测绘的思考

该文剖析了基础测绘体系从一个阶段升级转型到新的阶段不可或缺的4个核心内容，据此提出了新型基础测绘升级的直接目标与建设“实体中国”的最终目标，并从产品模式设计、施测方式精度、分级测绘方式、集约共享模式、全球统一编码、生产组织形式、按需组装服务、存储管理、质量评定方法9个方面设计提出了系统的构建思路，以及两步走的策略，凝练了需突破的安全体系改造、基于网络的变化发现、网络化立体获取、一体化智能处理、地图自动综合等五项关键技术，厘清了与智慧城市时空大数据平台建设、信息化测绘技术体系、“实体中国”重大工程等其他相关任务的关系。

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人工智能应用面临的安全威胁研究

当前自动驾驶技术、智能助理、人脸识别、智能工厂、智慧城市等人工智能技术已广泛落地，但相关领域安全事件的快速增长，使得消费者和业界对人工智能网络安全问题和威胁的关注度也在不断提高。人工智能应用的安全与智能化应用所带来的红利，犹如一个硬币的两面，永远同时存在且重要性凸显。通过对近年来人工智能安全的政策、技术发展特点及人工智能应用落地所面临的安全威胁进行探讨，提出了一套可参考的安全框架和落地实施方法。

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网络空间测绘溯源技术剖析

测绘实际上是一个地理信息相关的专业学科，针对海里的、陆地的、天上的地理信息进行盘点。同样应用于网络空间，发现未知、脆弱的资产也是如此，更像是一张网络空间地图，用来全面描述和展示网络空间资产、网络空间各要素及要素之间关系，以及网络空间和现实空间的映射关系。

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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

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Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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信创云国产政务云解决方案

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2026综合算力全景分析

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