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物联网环境下端到端安全机制的研究

物联网(Internet of Things,简称IoT)是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术,实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程,采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息,通过各类可能的网络接入,实现物与物、物与人的泛在连接,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络

  • 2022-02-09
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智能时代的新内容革命

全面介绍智能时代的新内容革命发展之路等。

  • 2022-02-09
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中国煤矿智能化知识图谱可视化分析

中国煤矿智能化知识图谱可视化分析研究等问题

  • 2022-02-09
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CDN存量MP4视频播放优化方法

基于全业务综合网管的构建,实现对全网设备的资源纳管,通过对告警采集和性能指标的采集和分析监控,实现对网络和业务质量的自动告警,并通过系统派单管控的方式支撑网络运维,构建了覆盖全网的网络和业务的质量监控体系。

  • 2022-02-09
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基于非接触式智能标识的光分配网络管理技术研究

随着城市光网络和FTTX网络的发展,海量的ODN配线设施的维护管理对保障网络的安全稳定是关键,传统的只依赖人工的维护管理方式已经落后,不能满足运维的需求,而智能ODN也是由于其复杂性和较高成本在应用中困难重重。因此本文分析了基于非接触式智能标识的ODN管理技术的架构、关键技术等,梳理和提出了非接触式标识对象和属性内容,目的是以低成本、部署便捷实现ODN智能化管理。

  • 2022-02-09
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脑机接口技术的军事应用前景及挑战

很长时间以来,将人的大脑与机器连接,通过外界仪器读取大脑中的信息,甚至直接用意念操控外界机器或其他物体,一直是科幻小说和电影中的重要主题。如今,脑机接口技术的发展演进使得这些往日虚构的场景逐渐有了走向现实的可能。在过去的2020年里,“科技狂人”马斯克向公众展示了脑机接口技术的神奇之处,并擘画了人机共生的未来蓝图,掀起了一股脑机接口的讨论热潮。2021年4月9日,埃隆·马斯克(Elon Musk)旗下脑机接口创业公司Neuralink公布了一段名为“帕格”(Pager)的9岁猕猴玩乒乓球电子游戏的视频,引起了人们对于脑机接口技术的再度热议。究竟什么是脑机接口?这一技术的最新进展和应用如何?在军事领域有哪些应用前景?又存在哪些技术和伦理风险?本文是《脑机接口技术的军事应用前景及挑战》系列的第一篇文章,主要介绍了脑机接口技术的基本概念和分类,及其在军事领域的应用前景。

  • 2022-02-09
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通信生产楼出局路由的建设方案探讨

简述通信生产楼出局路由的建设原则,结合某地市生产楼扩建项目,从多方面对通信生产楼进出局的路由方式进行讨论,探寻科学合理的建设方式探讨通信生产楼出局路由的建设方案,为后期同类项目的建设、优化提供借鉴。

  • 2022-02-09
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ETC技术之后的我国智慧高速公路发展问题探讨

2019年我国高速公路大力推行ETC技术,促成其管理体制完善、基础设施升级、智能化水平提高,加快高速公路数字化、网络化和智能化进程,掀开智慧高速公路建设新篇章。但受限于技术、设备、标准、成本等问题,智慧高速公路建设还任重道远。未来要充分利用5G商用和智能汽车量产的契机,加快智慧高速公路试点工作,共同推进车联网技术演进。

  • 2022-02-09
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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