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基于主动学习的工业互联网入侵检测研究

针对工业互联网结构复杂和已知攻击样本少导致的入侵检测准确率低的问题,文章提出一种基于主动学习的入侵检测系统(Active Learning-based Intrusion Detection System,ALIDS)。该系统将专家标注引入到入侵检测过程中,将主动学习查询策略与 LightGBM 结合,解决了训练样本稀缺情况下入侵检测系统准确率低的问题。首先从工业互联网原始网络流和载荷中提取特征,通过最近邻方法对缺失数据进行填补 ;再通过不确定性采样,选择最有价值的训练样本交由人工专家标注 ;然后将已标注样本加入训练集,同时使用贝叶斯优化对 LightGBM 模型进行超参数优化 ;最后在数据集上进行二分类和多分类实验,验证了 ALIDS 对入侵检测的有效性。

  • 2021-04-20
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一家工业互联网公司的中国式开荒

用互联网思维来做工业,把研发、设计、生产、仓储、市场的整链拆解成若干个闭合的小链,每个小链都可单独外包。这种思路,就像乐高一样,每个零件都可拆取,拼装回去就是一个成品。孙伟杰将这种模式称之为“链条式可截断式服务”,本质上是智力和资源的共享。

  • 2021-04-20
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深耕中国市场_工业互联网助推纸业数字化转型_——访维美德中国区总裁朱向东

作为全球制浆造纸装备和技术的领军者,维美德一直致力于推进信息技术、自动化技术、工业互联网以及智能化与造纸工业的深度融合。2020年,新冠肺炎疫情的爆发对各行各业的发展造成了巨大而深远的影响,维美德却为何能够化危为机实现逆势增长,是否与工业互联网技术的前瞻布局有关?面对复杂的国际形势及行业变化,维美德在全球尤其是中国的发展战略是否有所调整……,带着备受行业关注的诸多问题,本刊记者采访了维美德中国区总裁朱向东,并请他分享了疫情期间维美德如何通过工业互联网技术促进业务发展,以及在创新研发方面取得的丰硕成果。

  • 2021-04-20
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5G网络切片面向工业互联网的技术实践

5G行业融合已经进入到关键探索期,5G网络切片在各行业落地应用和规模推广是重要突破口。在未来工厂中,数字虚拟化技术和物理实体相融合、ICT技术与现代制造业相融合,将不断提高工业生产的灵活性、可追溯性、多功能性及生产效率,为制造业开辟新的商业模式。本文通过“5G网络切片+工业互联网”的落地方案,结合5G网络切片的创新实践,夯实验证设想,驱动5G网络切片技术的落地实施。

  • 2021-04-20
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徐工集团5G+工业互联网创新应用建设组网解决方案研究

随着工业产业互联网的不断发展,企业数字化转型出现新的需求,对企业研发、设计、生产、销售服务等信息的互联互通提出更高的要求,工业与5G、云计算、大数据、人工智能、虚拟增强现实等技术的深度融合,成为企业数字化转型的关键基础设施,成为打造面向未来的智慧互联的工业生产体系。本文主要通过对5G+边缘计算的组网平台部署进行深入分析,为今后运营商应对类似业务需求提供解决方案。

  • 2021-04-20
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智能化边缘计算专题序言_架构、应用与挑战

新型基础设施建设包括 5G 基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中 心、工业互联网等诸多领域,其中计算性能和网络安全起着关键作用.与传统的云计算模式不同,边缘计算的出现 使得服务调用所需的数据、数据处理和应用程序可以部署在网络边缘设备中,边缘服务器可以直接与用户进行业 务交互并对相关数据进行处理.同时,人工智能的发展为边缘计算理论与技术的发展注入了新的活力,使得基于 边缘计算模式的新兴应用能适应复杂多态、随需应变和广域移动的需求,实现高性能、高可用性、低延迟和优良服 务的交互体验等.

  • 2021-04-20
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互联网时代体育教师专业学习共同体构建路径

在厘清相关概念的基础上,运用文献资料法、逻辑分析法对体育教师专业学习共同体的特征与区别进行分析,并阐述了建构互联网时代体育教师专业学习共同体的必要性与可行性。最后总结出四条路径,组建不同目标的体育虚拟组织、混合学习的双线路径、校际联合与“晒课”的二元路径和“学科—专家—教师”三位一体路径,为提高互联网时代我国体育教师的专业素养提供解决路径。

  • 2021-04-20
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从设计到建造_——互联网之光博览中心的一体化实现

以互联网之光博览中心项目为例,阐述新型建筑工业化中的设计建造一体化过程,从设计生成、模拟、优化、建造方面讨论一体化过程在项目中的应用,详细解释了博览中心项目的一体化预制装配式建造环节,针对项目中的系统化设计展开描述,并对数字化助力设计建造方式的转变以及产业升级进行了展望。

  • 2021-04-20
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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

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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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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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2026金融智能体可信互联研究报告

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

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