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网络左翼的三重面相__基于个案观察和大数据的探索性研究

网络左翼的三重面相__基于个案观察和大数据的探索性研究

  • 2021-09-17
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5G+智慧园区解决方案v2

采集身份证及人像信息,形成信息库 验证人脸信息,业主自动通过,黑名单告警,形成人员出入记录查询与跟踪 分级权限管理,人员的通行权限可以按照区域划分到楼栋、楼层 与公安系统数据库连接,追踪重点防范人员 园区和社区人流数据分析及展示 实现视频监控与消防、门禁、告警等其他安防模块的联动 实现现场监控高清展示、事件查看、录像回放;支持回放抓图、下载、进度条时间轴方式显示,可以拖动时间轴来进行跳转播放 实时监测高空抛物情况,精准定位抛物楼层

  • 2021-08-25
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新能源汽车专题报告:八大维度深入比较特斯拉&理想、蔚来、小鹏

创始人自身风格对公司整体经营策略、产品布局和未来发展方向影响较大。李想风格较为稳健,重视组织架构,长期规划较为明晰;李斌重视用户体验,思路更为灵活开放;何小鹏重视技术研发,以 软件智能化带动产品进化;马斯克极富个性和执着的风格,颠覆性较大。高管团队均为复合基因背景。

  • 2021-08-20
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工业软件行业深度研究之生产管控篇:工业软件为何能强势崛起?-72页

中国工业增加值全球占比接近30%,而同期工业软件市场规模全球占比不足6%,两者严重不相符,存在五倍的差距。工业软件战略价值凸显,面临卡脖子风险。集成电路EDA软件全球市场规模不足100亿美元,但却直接决定了超过700亿美元的全球半导体制造市场,进而撬动了5000亿美元的全球半导体市场。中国当前产业发展面临的“缺芯少魂”问题,缺少产业体系之魂——工业软件。

  • 2021-08-16
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智慧矿山研究

智慧矿山,是指基于现代煤矿智能化理念,将物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、工业互联网、机器人化装备等与现代矿山开发技术深度融合,形成矿山全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的完整智能系统,实现矿井开拓、采掘、运通、分选、安全保障、生态保护、生产管理等全过程的智能化运行。 通俗的讲,智慧矿山与传统煤矿就像智能手机和普通手机,智能汽车(无人驾驶)和传统汽车。以无人驾驶为例,通过“地图+规划+预测”结合“大数据平台+人工智能”可以实现信息化,通过“控制+定位”结合“机器学习+仿真训练”可以实现智能化驾驶。智慧煤矿也是在现有煤矿基础上开发应用各种新技术、不断发展完善新理念实现煤矿智能化。 普通煤矿如何发展成智慧煤矿,一是需要智能系统基站、远端控制平台等基础建设;二是需要煤机等装备智能化改造或购置;三是需要交互式信息平台、数据分析系统平台等软硬件建设;四是需要各子(分)控制系统和控制技术的相互衔接与融合,如综采子系统、综掘子系统、安全子系统、提升子系统等融合形成整个矿山的智能化成套控制系统。

  • 2021-07-19
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马骏驱.经济下滑与羊毛

马骏驱总结国内互联网行业反欺诈现状有以下三点:单兵作战,无联防联控;对线上欺诈风险认知不足;对交易以外的欺诈忽视(如登录、注册)。 联防联控是我们唯一做反欺诈的方法!最优!最后马骏驱总结道:在大数据在下行经济的影响有利有弊,反欺诈是海啸前夕的一道防御堤坝!

  • 2021-07-08
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在野0day揭秘威胁情报感知发现APT攻击

60追日团队专注APT等高级威胁的研究,致力于发现和披露更多的APT组织或行动,截至目前已经发现三十多个APT组织。边亮在演讲中介绍到,近期360追日团队观察到的APT攻击覆盖着全国30多个省市,发现各类免杀木马数十种,覆盖Windows、Mac、Android、Linux平台,均是涉及针对政府、科技、教育、军工、能源和交通多个领域的定向攻击。网络攻击可以从任何一个薄弱点发起并已逐渐自动化和智能化,安全响应速度要求越来越快,但面对海量安全事件,人力无法及时有效地分析处理。 基于云端大数据,利用大数据分析挖掘、高级威胁沙箱检测、机器学习及专家分析构成的威胁情报,可以有效的协助完成完全事件的定性与溯源。在演讲中,边亮还分享了追日团队捕获的在野0day漏洞、噩梦公式二代漏洞、双杀漏洞的案例以及著名的摩诃草APT攻击组织。 全球在野0day攻击趋势与挑战 基于大数据的高级威胁感知技术 自主捕获的0day和APT攻击案例

  • 2021-07-06
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物联网产业深度研究报告:物联网研究框架与投资机会分析

网络革命的本质是连接主体和连接方式的变化:第一代互联网(PC互联网)是计算机与计算机之间的联网,主要媒介是固网宽带;第二代互联网, (移动互联网),本质是人和人的联网,载体为智能手机等可移动设备,连接方式也由固定线路向无线网络发展。

  • 2021-07-01
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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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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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