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XDef2019.结合指挥控制系统理念的网络威胁情报分析与实践.周奕

现代战争,由于战争空间、战争规模、战争的复杂性和不确定性、战争进程的快速性都与以往战争发生了翻天覆地的变化,对先进的指挥控制系统有着强烈的需求。 20 世纪 90 年代以来,随着信息技术的迅猛发展,原有的指挥控制系统步入爆炸式发展阶段,随着不同系统的各自发展,使得整个军事体系指挥控制系统呈现出“混乱”的发展趋势。

  • 2021-04-29
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金蝶企业管理软件基于华为云部署解决方案

云计算是信息技术发展和服务模式创新的集中体现,是信息化发展的重大变革和必然趋势。支持企业上云,有利于推动企业加快数字化、网络化、智能化转型,提高创新能力、业务实力和发展水平;有利于加快软件和信息技术服务业发展,深化供给侧结构性改革,促进互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合,加快现代化经济体系建设。

  • 2021-04-27
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华为国土空间规划解决方案主打胶片V1.2

中共中央、国务院2019年5月9日印发了《关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》(中发[2019]18号文),明确要求完善国土空间基础信息平台,已自然资源调查监测数据为基础,采用国家统一的测绘基准,整合各类空间关联数据,建立全国统一的国土空间基础信息平台。 自然资源部2019年7月18日,自然资源部办公厅印发《关于开展国土空间规划“一张图”建设和现状评估工作的通知》(自然资办发[2019]38号文),要求依托国土空间基础信息平台,全面开展国土空间规划“一张图”建设和市县国土空间开发保护现状评估工作。

  • 2021-04-27
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Red Teaming for Cloud:云上攻防

云安全攻击事件: 2010年 Microsoft云服务软件配置错误数据泄露 2012年 Dropbox 泄漏了超过6800万个用户帐户包括电子邮件地址和密码 2013年 Yahoo 超过10亿个用户帐户遭到了攻击 2017年 wwe S3配置不当 泄露300多万个人用户信息 2016年5月 黑客偷走了大约1.67亿个LiknedIn电子邮件地址和密码 2019年7月 Capital One金融公司泄露80000多个银行账号与社保信息

  • 2021-04-27
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数据成本治理在有赞的实践-更木

有赞是通过 SaaS 起家的,经过多年的数据沉淀,有大量数据,可以说是一家大数据公司,但是有赞的最终目标是成为 AI 公司。在这个阶段,数据积累到一定体量,数据治理是非常有必要的。数据治理的最终目的也是服务 AI、做智能应用,发挥数据的价值,而质量和成本是数据价值的核心所在。在有赞,是如何衡量质量好坏、成本高低的?又是如何依靠产品,结合运营的手段,提升质量,降低成本的?本文,为你揭晓

  • 2021-04-25
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阿里中台架构解析

本文要点小结: 1,阿里业务中台架构图。阿里完整前后中台技术架构图。 2,业务中台化-产品形态。将商业基础形态和逻辑梳理出来,解构成业务“积木块”。 3,业务中台化-全局架构。建立中台的中心化控制单元,对中台有一个纵观全局的视图。 4,业务中台化 - 业务创新和智能化。业务中台化,汇集和沉淀业务逻辑和数据,对快速创新提供支持。 5,阿里核心业务架构。小前台、大中台、轻后台的相互支撑体系。 6,阿里数据中台架构。数据中台建设理论、方法和实践。 7,阿里技术全栈全景图。阿里的移动中台、业务中台、数据中台、技术中台。 8,阿里技术平台底座。阿里多年技术积累和沉淀,构建在阿里云之上。 9,阿里中台组织架构。阿里的中台战略,相匹配的组织架构升级。 10,业务中台建设路径。企业中台建设应遵循的3个步骤:决心变革、成功试点、持续融合。 11,企业中台战略4个升级。从战略、组织、流程、技术四个方面进行升级。 12,阿里中台的能力开放。基于阿里云、ET大脑、业务&数据双中台的能力开放。 13,阿里业务中台建设方法论。中台建设和基础协议、中心化操控单元。

  • 2021-04-25
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京东大数据女性消费趋势报告

所有这一切对作为新时代消费主力军的女性来说并不陌生。京东平台上,对比女性疫情期间与2019年全年的消费数据不难看到,与疫情相关的消费短期内集中爆发,女性第一时间抢货囤货,成为家庭健康和生活的受望者,并伴随新消费方式的崛起。但从女性购买的品类、成交额增幅和占比等数据来看,她们的防疫消费与过去一年的消费有所趋同,如家庭健康管理精细化、运动继母婴美妆后成另一新增长点、生鲜消费强势增长等,未来或将延续。

  • 2021-04-25
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实战化全景运营防御体系

安全研究院 : 公司设立的专门从事前 沿安全攻防技术研究和新技术应用的研究 机构,为公司产品技术创新提供基础研发支持;威胁情报中心:公司设立的致力于安全数据归 集共享和开发利用、研究和生产高质量核心威胁情 报的团队。威胁情报中心通过提供标准化的情报库 与数据接口,持续提升公司全系列产品与服务在区 域安全态势感知、未知威胁检测、威胁溯源分析、 主动防御等场景的威胁探测覆盖能力

  • 2021-04-24
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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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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2026工业网络现状报告

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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