清华大学：智慧人才发展报告

人才是国家科技创新经济发展的首要驱动力,是在当今日趋严峻的国际竞争中取得优势的核心要素。信息时代,面向海量的人才数据和复杂多样的人才需求，如何实现人才大数据的高效管理和人才情况的深度洞察，是困扰政府、企业、高校等人才业务关联部门的重大难题。

2021-04-26
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攻防常态化下的企业安全运营体系实践分享

？网络攻击和网络犯罪现象日益突出，呈现攻击工具专业化、目的商业化、行为组织化、手段多样化的特点？此类威胁特点在于利益驱使高、受害主体广、攻击方式多、社会危害大？黑客攻击手段不断升级，新兴APT攻击威胁层出不穷，恶意木马病毒持续泛滥，0DAY漏洞精准突袭？网络安全的主要威胁从黑客攻击模式转化成为犯罪分子规模化敛财模式，呈现出明显规模化、产业化、精准化趋势

2021-04-26
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工业安全脆弱性评测与防护建设

数据单元部分的开发是最基本的部分，主要是2各方面的类容：一是生成客户端（主站）访问服务器（从站）的命令部分；二是生成服务器（从站）响应客户端（主站）回复部分。 Modbus协议的报文（或帧）的基本格式是：表头 + 功能码 + 数据区 + 校验码功能码和数据区在不同类型的网络都是固定不变的，表头和校验码则因网络底层的实现方式不同而有所区别。表头包含了从站的地址，功能码告诉从站要执行何种功能，数据区是具体的信息。

2021-04-26
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面向AI的数据管理技术综述

工智能技术因其强大的学习和泛化能力已被广泛应用于各种真实场景中．然而，现有的人工智能技术仍然面临着三大挑战：第一，现有的pd技术使用门槛高，依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序，因此很难被广泛应用到非计算机领域；第二，现有的AI算法训练效率低，造成了大量计算资源的浪费，甚至延误决策时机；第三，现有的AI技术非常强地依赖于高质量数据，如果数据质量较低，可能带来计算结果的错误．数据库技术可以有效解决这3个难题，因此目前，面向AI的数据管理得到了广泛关注．首先给出舢中数据管理的整体框架，然后详细综述基于声明式语言模型的AI系统、面向AI优化的计算引擎、执行引擎和面向AI的数据治理引擎这4个方面，最后展望未来的研究方向和所面临的挑战．

2021-04-26
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一种楼宇暖通空调系统控制方法

本发明提供了一种楼宇暖通空调系统控制方法，包括以下步骤：对具有可变风量和恒定送风温度的暖通空调系统建立知识模型，根据所述知识模型将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练；将经过预训练的智能体在真实环境中基于所述知识模型和所述深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习，并实时更新基于数据驱动的环境模型。将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练，预训练过程中减少了智能体在真实环境中交互时产生的学习成本。基于知识模型和深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习，在迭代学习过程中实时更新基于数据驱动的环境模型，使在线训练更加稳定，同时还可以降低学习成本。

2021-04-26
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信息安全攻防实验室解决方案

网络空间安全研究网络空间中的安全威胁和问题，即在有敌手的对抗环境下，研究信息在产生、传输、存储、处理的各个环节中所面临的威胁和防御措施、以及网络和系统本身的威胁和防护机制。国家对网络空间安全人才的需求是全方位的，既包括网络空间安全战略人才，网络安全与信息物质领军人才，网络安全和信息技术工程人才，网络安全分析人才，也包括网络安全管理、运行维护人员和技能型操作使用人员等。

2021-04-26
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感知可控，随需而变的应用

客户的实际测试表明，通过f5实现的Telemetry 无探针超热流数据采集技术，实际延迟为毫秒级别，是真正的T+0 的实时流数据。对比传统超过分钟的延迟，将超热流数据最为大数据的一个全新研究对象，成为AIOps和实时风控的稳定，准确，实时的数据源

2021-04-26
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5G＋工业互联网生态合作白皮书

工业互联网正成为推动新一轮科技革命、产业变革和工业制造企业数字化、智能化转型的重要驱动力作为新基建的两项重要内容,5G和工业互联网正呈现出融合叠加、互促共进、倍增发展的创新态势。推进5G+工业互联网融合,打造5G+工业互联网产业生态,将是第四次工业革命的关键支撑,是实现制造强国、网络强国的必然要求。中国电信依托云网融合优势,建立以云网融合为驱动的云网建设发展体系,加快推进云改数转,推动5G、边缘计算等新技术为工业企业赋能,加强与产业链的生态合作,助力千行百业进行数字化、智能化转型足进5G与行业融合发展

2021-04-25
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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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