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安全威胁情报与基础数据

威胁情报这个概念这两年持续升温,越来越多的业内公司根据自身的业务以及产品形态开始对这个概念给予不同角度的解读。无论国内国外,各个老牌新兴厂家都开始搭威胁情报这班车,宣传和强调自家产品与威胁情报千丝万缕的基因联系和产出情报的及时及准确度。 然而在实际运用中,作为用户,不难觉察目前这个领域虽然吵得很火热,但实际应用落地不多,不少用户对威胁情报到底是什么,应该是什么样子,是否真的有实际案例,是否有效果等不是很明确。 本次讲座中,我们将从技术视角讲述我们对威胁情报的理解,观察和思考。并带领大家感受威胁情报的实际案例。

  • 2021-06-23
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数据资产管理:盘活大数据时代的隐形财富

数据管理指利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的书在于充分、有效的发挥数据的作用。

  • 2021-06-23
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智慧城市公共信息平台接口与服务要求

信息资源目录服务包含三种接口,即信息资源基础服务接口、资源服务接口(发现接口、资源接口)、信息资源管理服务接口。其中,基础接口是将资源服务接口和管理接口中基础性的操作定义成一个公共接口。这3类接口实现了信息资源的发现功能、检索功能和管理功能。

  • 2021-06-18
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软件工程的内容和方法

本章提出了“面向过程方法、面向对象方法、面向元数据方法、形式化方法”的软件工程方法论,以及“面向流程分析、面向元数据设计、面向对象实现、面向功能测试、面向过程管理’的“五个面向”软件工程实践论。

  • 2021-04-28
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最新版钢材现货交易市场建设项目可行性研究报告

钢材企业用户涉及各行各业,市场容量大,**市钢材现货交易市场的建设,有利于实现生产企业、销售商家、资源产业的联体跨越式发展,形成具有一定规模的**经济市场园区。因此,**市钢铁材料行业要实现跨越式发展,需要营造一个完善、规范、具有一定规模的综合交易市场作为支撑平台。

  • 2021-04-15
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robot_wok自动化测试

Robot Framework 的架构是一个通用的验收测试和验收测试驱动开发的自动化测试框架(ATDD)。它 具有易于使用的表格来组织测试过程和测试数据。

  • 2021-04-14
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医联体建设发展调研报告四川2020

为了更好地了解四川省医联体建设发展进展,尤其是医联体成员单位信息化建设进程,分析医联体发展、医院信息化建设过程中面临的困难、存在的问题及未满足的需求,进而给出针对性的解决方案,海南博鳌医学创新研究院联合四川省人民医院、健康界研究院共同发起本次调研活动。本次调研活动主要针对四川省医联体成员单位进行,且主要集中在以县级医院为代表的二级及以上医院。本报告的数据来源于海南博鳌医学创新研究院调研数据和公开信息整理分析结果,本报告所载的资料、研究结论仅反映海南博鳌医学创新研究院于撰写、发布本报告当日的判断,过去表现不应作为日后表现的依据。

  • 2021-03-30
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AI与机器人的42个大问题

这是《银河系漫游指南》中所谓的“生命、宇宙和一切问题的终极答案”。为什么是42?这似乎才是更难的问题。深思因此设计了地球,希望能借此算出这个终极答案所对应的终极问题。虽然深思和它的设计者们最终未能如愿,但生活在地球,上的我们似乎天生便具有提问的本能。这个报告是我们对这一本能的实践一-有关“AI与机器人的42大问题”!

  • 2021-03-24
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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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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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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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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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