感知可控.随需而变的应用.F5.吴静涛

F5正在致力于为企业打造感知可控、随需应变的应用，通过自动化、安全、高性能和具有洞察力的差异化方案组合，实现应用的自我成长、自我收缩、自我保护和自我修复，从而帮助企业在创建、保护和运行应用程序的过程中，优化运营效率、加快上市速度，同时保障用户的数字体验。

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IT运维工作到底是做什么的

互联网运维工作，以服务为中心，以稳定、安全、高效为三个基本点，确保公司的互联网业务能够 7×24 小时为用户提供高质量的服务。运维人员对公司互联网业务所依赖的基础设施、基础服务、线上业务进行稳定性加强，进行日常巡检发现服务可能存在的隐患，对整体架构进行优化以屏蔽常见的运行故障，多数据中接入提高业务的容灾能力。通过监控、日志分析等技术手段，及时发现和响应服务故障，减少服务中断的时间，使公司的互联网业务符合预期的可用性要求，持续稳定地为用户提供务

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联奕科技师生一站式服务大厅智慧校园软件产品

网上办事大厅解决方案为全校师生提供"一站式"的快捷办事服务。线上办事大厅、手机离线接收和线下自助中心的形式，让用户无论在何时何地均能快速体验极致的办事服务。解决各业务系统日程数据分散，日程管理困难的问题。提供完善的日程服务功能，包括：群发日程管理、自定义个人日程、待办日程安排等。同时通过与用户手机日历的对接，向用户发送离线日程信息，帮助用户随时随地查看日程。事务流程在横向和纵向上穿透不同的服务、环节、部门和人员。横向拓展，建立流程之间的关系，充分利用数据资源，打破业务孤岛。纵向延伸，将流程数据融合在各服务中，发掘流程数据的价值，构建校园事务生态圈。

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城市数字化转型白皮书

典型的如上海城市数字化转型、广东省数字化发展、浙江省数字化改革从省域层面进行了系统性规划，对城市全域开展数字化转型提供指导意见，为下辖城市数字化发展指明原则、明确路径。数字革命是当今世界“百年未有之大变局”的关键变量之一，随着 5G、人工智能、大数据、云计算、区块链技术的日益成熟和普及，人类迎来了数字化发展新时代，数字化以不可逆转之势深刻改变着人类社会。

2021-04-27
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试论物联网智能交通的发展现状和未来的发展前景

针对交通物联网（即物联网在交通运输行业中的应用）发展的现状和趋势进行了研究,在分析了国外IntelliDrive,eSafety和Smartway等项目以及国内主要交通物联网系统的基础上,从安全性,环保型,移动性三个方面讨论了国内外交通物联网发展的异同点,并进一步探讨了交通物联网未来的发展和应用前景,即在充分利用车路协同技术来提高交通安全水平的同时,加快交通物联网与云计算的结合,构建交通运输云,在统一的交通物联网标准体系和适宜的交通物联网运营模式下,建立起综合开放的交通运输信息系统.

2021-04-27
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DevSecOps软件供应链安全的机遇与挑战

面临的风险和挑战：软件开源化的趋势，造就软件供应链的开源化；软件供应链开源化造成软件供应链安全问题开始呈现；软件供应链的安全威胁导致软件全生命周期存在永远无法消除的安全隐患。

2021-04-27
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产业互联网安全，我们只是在探索

攻守同盟：实战是检验防护能力的唯一标准；关注安全风险，更要关注安全防御体系的缺陷；不止是渗透，红蓝对抗应该是全方位的；内外部的 Red Team 很重要

2021-04-27
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甲子光年-2021年中国AI芯片发展简报及典型厂商案例

无芯片不AI,面向人工智能应用的芯片均可被称为广义的AI芯片 AI芯片是专门]用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块，是诞生于人工智能应用快速发展时代的处理计算任务硬件，广义来讲，凡是面向人工智能应用的芯片均为被称为AI芯片

2021-04-26
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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!

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面向人工智能的光传送网（AI-OTN）技术研究报告

AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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智慧校园音频应用方案

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