信息产业自主生态建设是我国信息产业不断发展壮大的基础.分析了信息产业产品国产化发展的现状，归蚋了信息产业狭义生态、广艾生态的定叉和特征,介绍了信息产业生态建设的发展思路,提出了信息产业自主生态建设方案，并分别从技术与标准体系建设、产业化体系建设，管理体系建设、服务体系建设、人才培养体系建设5个方面提出了建设思路，为推动信息产业国产化工程和自主生态建设指明了研究方向.
智能制造 2025 战略的提出以及我国老龄化问题的涌现，给应用于家庭及服务领域的灵巧作业机器人带来技术支持与应用空间。灵巧作业机器人主要通过全向移动底盘、机械臂、云台、升降机构以及各种传感器的有机结合，配套智能算法进行自主移动、目标识别以及智能抓取，为老人和残疾人提供端水、开灯等服务，辅助他们完成日常生活和工作，本文对灵巧作业机器人系统及其标定方法进行研究，主要研究内容如下
标题 Android应用漏洞之攻与防 作者 何淇丹（Flanker）@碁震（上海）云计算科技有限公司 标签 xdef 移动安全 漏洞挖掘 检测 简介 ？ Android应用漏洞定义及分类 ？ 现行工业界常见检测方法及缺陷 ？ 更先进的检测方法概述 援引 http://xdef.org.cn/2014/speakers.html 提示 本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处
宜信企业安全建设经验谈--人才培养之道 作者 陈奇 标签 企业安全 安全建设 安全人才 安全人才培养 简介 宜信企业安全建设之路 宜信安全人才培养之道 援引 https://bbs.ichunqiu.com/thread-43315-1-1.html 提示 本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处
58安全应急响应中心背后的故事 作者 wooyaa 标签 安全应急响应 安全规划 安全建设 简介 诞生 每个入职甲方的白帽子，都想自己成立一个SRC...... 使命 白帽子眼中的SRC！ 责任 援引 https://bbs.ichunqiu.com/thread-43315-1-1.html 提示 本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处
第一章 SDK 漏洞 第1节 SDK 漏洞-WormHole 虫洞漏洞分析报告 第2节 SDK 漏洞 - WormHole 虫洞漏洞分析第二弹 第3节 iBackDoor（爱后门）和 DroidBackDoor（安后门） 第4节 有米 iOS 恶意 SDK 分析 第二章 渗透测试 第1节 渗透测试之目标域名信息收集 第2节 域渗透的金之钥匙 第3节 记一次曲折的渗透测试 第4节 Joomla 从注入漏洞利用到 Getshell 第三章 POC 第1节 SDK 漏洞 - WormHole 虫洞自劢检测 POC 第2节 2wire Router ＜= 5.29.52 - Remote DoS POC 第3节 PHPCMS V9 代码执行漏洞 POC 第四章 漏洞月报 第1节 Joomla CMS 3.2-3.4.4 SQL 注入 漏洞凾析 第2节 Unserialize（）实战之vBulletin 5.x.x 迖程代码执行 第3节 Redis 未授权讵问可导致系统被黑漏洞凾析 原文地址:安全脉搏
标题 《书安》第七期 端口渗透测试手册 标签 书安 端口 渗透测试 渗透 简介 全新的“端口渗透测试手册”， 从常用端口中存在的漏洞，漏洞利用，漏洞工具，漏洞修复，漏洞案例等方面为大家总结它们在渗透测试中的应用 21（FTP）端口渗透 22（SSH）端口渗透 23（TELNET）端口渗透 25（SMTP）端口渗透 53（DNS）端口渗透 援引 http://weibo.com/secbook?refer_flag=1005055013_
标题 智能手机安全漏洞研究 作者 张玉清 标签 xdef 移动安全 漏洞挖掘 简介 内容提要 ？一 引言 ？二 手机漏洞研究发展现状 ？三 手机安全方向论文发表现状 ？四 未来趋势展望 援引 http://xdef.org.cn/2012/index.html 提示 本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处
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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。
在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下，制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新，同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变，机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹，还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。
功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升，而预测精度提升相对滞后，预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈，成为保障新能源电力系统安全运行的关键。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
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