近年来网络欺诈成为经济社会发展的一颗毒瘤,并且随着信息技术的发展,网络欺诈呈现愈演愈烈之势,因此,与网络欺诈的斗争成为安全厂商义不容辞的责任。近日,F5亚太区安全架构师陈玉奇就设备指纹与闭环AI防欺诈引擎解决网络欺诈问题接受了本刊记者的专访
通信模组行业是难得的量价齐升的好行业，且作为产业链前端环节将普遍受益于物 联网行业丰富应用端的爆发。 模组行业格局明朗，国内形成“一超多强”格局，整体行业有明显的国产替代趋势。 模组行业已经脱离初期的低端价格战，行业壁垒已经筑起。当前市场认知滞后于行 业发展速度，因此模组行业是优质赛道，当前又是较好的投资时点。
为企业提供本地IT和云计算能力，将生产设备的海量数据处理、计算及存储下沉部署在厂区的企业管理云平台，以实现企业数据不出厂区，最大限度保证企业数据安全……
将人、制度、流程、安全系统，结合业务情况通盘考虑和规划，形成一个整体，彼此互为依托，相互支持，相互协作。 ？ 监管要求整合，一套制度覆盖多个标准 ？ 制度包含落地流程，技术平台控制措施 ？ 覆盖等级保护、个人隐私保护、TIGC审计、上市审计、第三方安全评估、ICP备案
5G是4G的延伸，具备数据传输速度更快、兼容性更强等优势，在5G时代背景下，数字经济也进入到新的发展阶段，可以为产业经济发展提供更多的数据支持。智慧城市建设是国家现阶段发展的重要任务，通过打造体系完整的智慧城市，有利于城市产业结构的进一步优化，使国民经济发展迈入新的台阶。
据不完全统计，现在有超过 550 个高清频道在全国范围内播出，2022 年北京冬奥会必将给 8K 超高清电视发展和 5G 转播应用带来难得的机遇，向世界呈现出更高清晰度、更好体验感、更具创新能力的 5G+8K 赛事转播服务，并极大地推动视听科技的发展。
数据库是一种非常重要和基础的计算机系统软件，随着数据库在各行各业的广泛应用，越来越多的人开始关注数据库运行的稳定性．由于各种各样内部或是外部作用的影响，数据库在实际运行的过程中会出现性能异常，而这可能会带来巨大的经济损失．人们大多通过观察监控指标信息来进行数据库异常诊断，但是关于数据库监控指标有数百个，普通的数据库使用者根本无法提取出有价值的信息．一些传统的公司会聘用专业的人员管理数据库，而这种成本会是很多公司难以接受的．因此，如何用较低的成本完成对数据库的自动监控和诊断是具有挑战性的问题．现有的OLTP数据库自动异常诊断方法往往存在着监控信息收集成本过高、适用范围小抑或是稳定性较差等问题．提出了一种智能的数据库异常诊断框架AutoMonitor’提供了数据库异常监测、异常指标提取和根因分析这3个模块，这3个模块分别使用了基于LsTM的时间序列异常诊断模型、KolIIlogorov．smimov检验、和优化的K近邻算法．整个框架分成离线训练和在线诊断这两个阶段．将提出的系统部署在Post盯esQL数据库，通过实验表明该框架对于异常诊断具有较高的精确程度，并且不会对系统性能造成太大的影响．
事件：2021 年 4 月 14 日，晶丰明源发布 20 年年报，公司全年实现营收 11.03 亿元，同比增长 26.24%；归母净利 0.69 亿元，同比下降 25.43%； 扣非净利 0.28 亿元，同比下降 65.14%。若剔除股份支付影响后，公司 20 年归母净利为 1.48 亿元，同比增长 60.43%，扣非净利 1.07 亿元，同比增 长 34.89%。 点评： Q4 业绩超预期，盈利能力持续提升。1）Q4 营收再创历史新高。公司 Q4 实现营收 3.97 亿元，同比增长 52.55%，环比增长 22.90%，持续创历史新 高。主要得益于下游照明市场回暖，外销出口额持续提升，公司 LED 驱动 IC 产品放量；同时，随着公司向 ACDC 业务拓展，充电器 ACDC 亦有小幅 贡献。2）盈利能力持续提升。在 Q4 计提约 2679.60 万元的股权支付费用 影响下，公司盈利能力仍有明显提升，Q4 净利率仍达 9.84%，环比提升 3.49 个百分点。扣非净利率 5.65%，环比提升 2.87 个百分点。 从 LED 驱动 IC 到家电、快充 AC/DC 再到 DC/DC，模拟链平台型公司初 现雏形。20 年来公司向快充、家电 ACDC 拓展，已实现营收 1140.79 万 元。21 年公司正继续积极推进产品研发，强化自身平台化能力。 快充方面，目前公司 18-27W 产品开始出货，45W 即将批量供应，65W 在 做电流设计过程中。 家电方面，空调用非隔离方案正在验证，洗衣机、冰箱等隔离方案已实现量 产，小家电方面公司也已有专利并送样验证。
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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
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”。
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。
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。
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。
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。
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。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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