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安全研究的学术.与工业之领悟

保持学习,兴趣驱动 学生阶段,多看书,面可以广- -些,安全知识中基本概念和原理需要掌握扎实。以兴趣驱动, 可以多参加比赛和实践项目,迅速巩固知识和技能 在工作项目中迅速锻炼安全能力 工作阶段,要迅速熟悉甲方/亿方安全业务场景和产品,成为项目的主力,多接触实战中的漏洞 和攻防技术,能够独当一面 务实敢为,追求极致 成为项目owner,能梳理复杂业务的攻击面和防御架构,有技术规划和管理能力,具备安全研究 和创新能力,成为团队的核心

  • 2021-07-22
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.实战型态势感知中的全方位流量监测

1.战术型态势感知对流量监测的要求 2.感知流量侧威胁,辅助态势理解威胁,预测威胁 3.依托良好基础结构,发现安全措施失效 4.接受指挥控制,协同进行响应与取证 5.以敌情想定为核心,留存数据,进行威胁猎杀

  • 2021-07-22
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中国联通发布《6G白皮书》

近日,中国联通发布6G白皮书,深入探析了6G业务发展趋势及愿景、6G网络指标与候选技术、6G未来研究规划与实施理念等。中国联通提出6G整体发展远景,可以用8个字进行概括:智能、融合、绿色、可信。整体而言,未来6G网络将实现全域融合和极致连接,为用户提供随愿按需定制的弹性开放服务,同时向智能原生、数字孪生、绿色共享、算网一体、安全可信等方向进行能力演进。

  • 2021-07-12
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工业互联网平台建设方案-初级版

当前,我们正处在互联网创新发展与新工业革命交汇的历史时期,新一代信息技术深刻的影响着人类社会的进步。面对全球产业调整的新变化和抢占产业发展制高点的新挑战,为在新一轮全球竞争格局中赢得主动权,国务院先后出台了“中国制造2025”、“互联网+”行动指导意见和深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网指导意见,并且将制造强国和网络强国提高为国家战略,旨在推进我国从制造大国向制造强国转变。在此背景下,发展工业互联网已经成为主要国家抢占全球产业竞争新制高点、重塑工业体系的一个共同选择。

  • 2021-07-08
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人工智能企业技术岗位设置研究报告

人工智能的不断演进对经济和社会发展有着重要意义。人工智能依托云计算与大数据技术,对海量数据进行分析处理,赋能传统产业,减少资源浪费和提升生产力水平,促进传统产业与新一代信息技术更加紧密结合。当代人工智能的繁荣发展得益于数据量的爆发性增长、运算力的不断提升和深度学习算法的持续优化。

  • 2021-07-02
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GPS车辆监控管理系统解决方案

系统设计遵循开放性原则,能够支持多种硬件设备和网络系统.软硬件支持二次开发。网站系统、数据库系统和信息通讯枢纽采用标准数据接口,具有与其他信息系统进行数据交换和数据共享的能力;―计算机网络系统适应将来的广域扩展;―支持数据分组通讯、支持统一标准的软硬件接口;车辆通信终端智能化多接口结构,适应GPS监控、调度、报警等技术 和管理发展的需要。

  • 2021-07-01
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大数据环境下的黑产对抗研究

在大数据时代,基于数据的精准诈骗逐渐成为黑产的主要操作手法,对网民的上网安全造成严重威胁。每天百度索引的数据中1-2%的url包含不同程度的恶意信息,会影响到0.5%的点击流量。演讲将介绍大数据环境下的安全形势,以及如何利用大数据分析技术对海量数据进行安全检测和分析,与黑产进行对抗。 提纲 WHY-百度面临的安全形势 ? WHAT-威胁概况 HOW-典型案例以及分析 ?希望

  • 2021-07-01
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通信局站能耗分析管理系统

自1999年开始做监控系统,至今已有十余年的历史,公司积累了大量的软件开发、项目管理的经验,并拥有大量精通业务的人才,对整个动环监控系统传输与应用的结合,有着深刻的理解。

  • 2021-07-01
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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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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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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

调查显示,库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行,平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱,消费者持币观望情绪依旧,缺乏重磅利好激活市场。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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