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机器学习和人工智能如何改善网络安全性

人工智能系统与机器学习的集成是IT领域的下一个重大发展。这将带来科技发展的新浪潮,还将改变组织使用网络安全技术和服务防止网络攻击的方式。 在以往,网络安全是基于签名模式匹配或规则来使用的。随着很多组织依赖防病毒软件改善网络安全性,但是它仅用于检测与签名或病毒定义匹配的恶意软件。

  • 2021-02-27
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解决公安信息化发展困境的对策探析

目前,公安信息系统对公安业务的支撑作用出现了边际效用递减,公安信息化的投入与产出比明显降低,这说明公安信息化遇到了“中等信息化陷阱”,公安信息化建设出现了瓶颈,走入了困境.在跨越“中等信息化陷阱”的过程中,我们主动探索,大胆创新,先行先试,为解决公安信息化发展困境提出了几点对策并进行了一定的探索.

  • 2021-02-26
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生成对抗网络及其在图像生成中的应用研究综述(中文版)

本文首先从模型的架构、目标函数的设计、生成对抗网络在训练中存在的问题, 以及如何处理模式崩溃问题等角度对生成对抗网络进行一个详细的总结和归纳;其次介绍生成对抗网络在图像生成中的两 种方法;随后对一些典型的、用来评估生成图像质量和多样性的方法进行小结;并且对基于图像生成的应用进行详细分析;最后对生成对抗网络和图像生成进行总结,同时对其发展趋势进行一个展望。

  • 2021-02-26
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车间级无线工业物联网解决方案

随着物联网、云计算、移动互联网、大数据、人工智能等新技术的 飞速发展,以及IT与OT技术的进一步融合,工业制造、城市交通、电力 能源、农业等各大行业领域的智慧化发展已成为必然趋势。推进各领域 向智慧化发展是一项复杂而庞大的系统工程,既需要单一技术与装备的 突破应用,还需要系统化的集成创新。智慧系统解决方案是推广普及智 能化技术的关键手段,是促进各行业智能化水平提升的核心.

  • 2021-02-13
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基于ERP的高速公路机电设备维修_蒋鸿霖

机电设备的稳定运行是高速公路得以全天候安全畅通的重要前提,良好的机电设备有利于高速公路安全秩序的 维护,给高速公路运营管理部门带来社会和经济利益。

  • 2021-02-09
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智慧物流视角下物流管理专业岗位迁移 与人才培养路径探究

智慧物流的迅猛发展, 带来物流产业的新变革,对人才的岗位能力提出了新的要求,物流管理专业岗位也在发生相应迁移,传统的物流管理专业人才培养路径必须适应新形势的发展,才能培养出符合社会需要的人才。 本文首先从政策支持、体系建设、人才供应等方面阐述智慧物流的发展现状,之后从物流智慧化迁移、智慧物流视角下物流管理岗位迁移分析两个方面分析物流岗位迁移,最后提出智慧物流视角下物流管理专业人才培养路径的新路径。

  • 2021-02-07
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工业互联网平台赋能汽车行业数字化转型方法论_

汽车行业是典型的大型离散行业,具有供应链高度分散、生产工艺复杂、产品结构精密等特征,面临研发设计周期长、供应链管理低效、下游需求碎片化、服务要求高端化等行业痛点,亟需加快 基于工业互联网平台的数字化转型步伐,全面提升研发设计、生产制造、产供销管理、经营模式等环节的数字化水平。海尔、上汽、北汽等企业以网络化协同设计和规模化定制生产为切入点,加速推动汽车行业向协同化、定制化、柔性化方向转型。基于此,我们对汽车行业基于工业互联网平台进行数字化转型解决方案进行了专题研究,深入剖析了汽车行业数字化转型趋势、平台应用场景以及业务落地解决方案,对加快打造我国汽车新型制造体系具有重要意义。

  • 2021-02-07
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农业物联网畜禽养殖监控系统解决方案

农业物联网畜禽养殖监控系统解决方案

  • 2020-06-05
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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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2026年中国工业具身智能行业发展研究报告

工业具身智能的兴起,源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产,走向多品种、小批量、柔性化生产,传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时,多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步,为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此,工业具身智能并非简单新增一种机器人品类,而是围绕真实 工业任务,将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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