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基于物联网的铀尾矿库周边环境放射性污染智能监测方法与理论

基于物联网的铀尾矿库周边环境放射性污染智能监测方法与理论

  • 2021-09-28
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面向物联网应用的数据隐私保护研究

面向物联网应用的数据隐私保护研究与应用。

  • 2021-09-28
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《书安》第四期 JAVA反序列化

第1节 Lib 乀过?Java 反序列化漏洞通用刟用分枂 第2节 Java 反序列化漏洞之 Weblogic、Jboss 刟用及 Jenkins 证明教程 第3节 Java 反序列化漏洞被忽略的大规模杀伤利用 第二章 代码审计及漏洞挖掘 第1节 三个白帽精选一 第2节 三个白帽精选二 第3节 三个白帽精选三 第4节 三个白帽精选四 第5节 三个白帽精选五 第三章 渗逋测试技巧 第1节 内网渗透之代理&转发 第2节 域渗透 Local Administrator Password Solution 第四章 如何打造扫描神器 第1节 如何实现一个基亍代理的 web 扫描器 第2节 基于 vpn 和逋明代理的web 漏洞扫描器的实现 第3节 GourdScan 分布式被动注入漏洞扫描工具及搭建 第4节 Time To Time 跨站攻击框架 原文地址:安全脉搏

  • 2021-07-08
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信息物理系统中的无线干扰策略研究

信息物理系统(Cyber-Physical System, CPS)是一种集信息空间、通信网络、物理空间于一体的深度融合系统,是加快实现信息化和工业化于一体的智能制造的重要支撑体系。由于 CPS 在智能电网、无人机、智能工厂等许多方面具有潜在的应用价值,最近十几年其受到学术界和工业界的广泛关注。在 CPS 中,通信系统在融合信息空间和物理空间过程中起着至关重要的作用,其中无线网络由于其配置灵活、成本低等特点被广泛应用于 CPS 中。由于无线信道的开放性特点,干扰方能够通过不同的干扰方式对 CPS 造成不同程度的伤害,为了保障 CPS 传输的可靠性降低系统性能损失,本文主要研究 CPS 的安全性问题。

  • 2021-07-01
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无线传感器网络节点定位与数据融合技术研究及实现

无线传感器网络具有布线成本低、监测精度高、容错性好、可远程监控、便于诊断与维护等众多优点,在网络制造、智能制造等领域有着广阔的应用前景,其根本任务是准确获取物理世界中有价值的信息。无线传感器网络借助节点的时间与位置信息,实现传感器节点之间控制和传感数据的高速率、低延迟交换,以保证整个检测与控制系统的准确性与实时性。然而,无线传感器网络面临着计算、存储与网络资源等方面的限制,针对无线传感器网络的体系结构、节点时钟同步、节点定位以及数据融合等方面的问题展开研究具有十分重要的意义。

  • 2021-07-01
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基于多Agent的智能制造执行系统研究

麓着德惑技零麴飞速发溪羁缀渗垒球纯越势瓣誉鞭热刹,潮造、韭瓣不缮誉趣对霹蠡频繁、玉法预知的市场变化,产晶生命周嬲的El盏缩短和鼹瓤遮艘的加快,以及蹶客添交鞠嚣趋个瞧化、多样纯,使褥铆造众韭髓生产模式帮翻造缀织方式逐濒lji=j蘑囱产魏转变为藤向客户、西向需求和丽向服务。为了赢得竞争,企业必颈能够渤态地调照其生产毒《避模式粒策疆鼓支持全踩煮争、产菇毯凝霸对赘场变化躺袋速蔽畿。校糖对舀舔生产工程掌会(CIRP)=i岔卡年来发表静论著统计,已经掇疆鹣先避耩遥模式这3§多荦孛}2l,冀中敏捷铡遗和餐戆翻造攘式其纛我表瞧。本文掇遗鹣“赣黢豢l逡羧行系缓”具毒敏捷割涟巍餐麓鞠遥豹特锰,京箕组织髂裁与遮嚣瓤篱l主疆“餐戆毒乏”个髂姿滚韵惫耋缝及运行中麴快阍与会l乍为特锺,利用个体静腌部绫势,邋过嬲终实现测逡资滁、露《造傣慰、豢l造鬻能瓣爨域与共枣,遮劐魏逡系统豹结稳谯化释运季亍谯绽,瓿聪提高铡逖系缓瓣柔健、敏捷性和市场应交能力。

  • 2021-06-29
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从连接到赋能:“智能+”助力中国经济高质量发展

四个方面:智能经济的经济学含义是什么;“智能+”如何驱动产业创新发展;“智能+”如何改善我们的工作与生活;“智能+”如何助益全球化和经济治理。? 十个领域:智能经济概览、智能技术群大图、智能商业洞察;智能制造、智能零售、智慧农业、智能金融;智能化的工作与生活;经济全球化与未来治理。

  • 2021-06-22
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CNNIC:第45次《中国互联网络发展状况统计报告》

4月28日,中国互联网络信息中心(CNNIC)发布第45次《中国互联网络发展状况统计报告》(以下简称:《报告》)。《报告》围绕互联网基础建设、网民规模及结构、互联网应用发展、互联网政务发展、产业与技术发展和互联网安全等六个方面,力求通过多角度、全方位的数据展现,综合反映2019年及2020年初我国互联网发展状况。

  • 2021-04-15
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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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