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2021年中国教育智能硬件趋势研究报告

教育智能硬件的核心体现在“学生群体”、“传感互联”、“智能交互”;驱动因素:政策利好、市场常态化发展、技术支撑能力强共同驱动行业发展;市场规模:预计3年后行业规模达近千亿,新兴品类引领教育智能硬件未来增长;商业模式:从功能驱动到内容驱动再到服务驱动,从低附加值走向高附加值。

  • 2021-07-12
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新环境下的电商业务安全

标题 新环境下的电商业务安全 作者 刘明@岂安科技 标签 业务安全 电商 电商安全 隐私 简介 详细分析了电商业务中存在的一些安全问题。 1.隐私泄漏:你注册过哪些网站,通过注册用户效验接口进行批量效验… 2.接口滥用:短信资费损失,正常短信发不出去,导致短信渠道异常被关闭… 3.撞库问题,羊毛党等一系列零碎的问题 援引 http://www.freebuf.com/news/83612.html 提示 本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处

  • 2021-07-08
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陈平.多角度互联网金融攻防

标题 多角度互联网金融攻防 作者 陈平@点融网 标签 互联网金融 羊毛党 验证码 业务安全 简介 - 什么是互联网金融 - 互联网金融会遇到哪些攻击 - 如何防御 - 薅羊毛 + 对机器人注册,可以通过频率进行拦截 + 加强注册接口(验证码),注册规则加强一个身份证一个号 + 延长提现时间,增加提现难度(比如充值后才能提现)

  • 2021-07-08
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7.MaNing.共享经济潮流中的风控实践分享

滴滴是怎么做风控的? 风控系统 风控日常工作 卡住入口与出口 识别用户身份 衡量不当获利的成本与收益 重视APP安全 提防内部挖坑 做好内部流程和教育 借助外部力量 做好上述几点就可以了吗 责任、权力、 利益的合理划分 当前补贴越来越少你们不就没事做了吗?

  • 2021-07-08
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互联网企业安全建设实践

联网企业安全建设怎么做 互联网企业安全建设整体思路 互联网企业面临安全挑战分析 互联网企业核心安全目标 互联网企业安全能力建设与提升 互联网企业整体安全视角 互联网企业基础安全体系建设框架 互联网企业安全建设蓝图 互联网企业安全建设如何落地实施 分阶段安全体系建设 如何评价企业安全建设的效果 基础安全链路纵深防御架构 API安全监控实践 GITHUB安全监控实践 做好企业安全建设的必要条件 写在最后

  • 2021-07-06
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聊一聊办公网安全建设.143.164

有线网络 & 无线网络 ? 办公区个人PC(台式机+笔记本) ? 自带笔记本等BYOD设备(手机,Pad,笔记本) ? 办公区服务器 ? OA、HR、财务等内网系统 ? 摄像头、门禁、车辆管理等系统 ? 人和相关ID(正式员工,外包,实习生) 认证与授权 ? 首先需要HR统一人员管理和ID ? 统一AD、邮箱账号和工号体系 ? 统一3A ? 统一认证处理 ? 统一授权管理 ? 统一进行审计

  • 2021-07-06
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人工智能创作物获得版权保护的合理性

人工智能的发展已经使得文学艺术领域作品的创作不再为人类 所垄断,同时也引发了这一类型创作物是否可以构成作品并获得版权保护的争 论。为了对这一问题进行初步的探讨,首先,有必要针对人工智能技术的类型 与发展历程予以介绍,试图理清人工智能及其创作物的本质属性。其次,文章 将综述当前部分国家与国际组织针对人工智能创作物的可版权性、权利归属等 一系列问题的态度。再者,文章将从激励论和市场竞争的角度对是否应授予人 工智能创作物以版权保护的不同政策选择的利弊进行分析。最后给出结论。

  • 2021-06-29
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人工智能赋能实体经济报告

本报告主要关注G端安防与B端安防。AI+安防产业链与传统安防差异最大的地方在于,上下游关系并非泾渭分明,安防厂商、AI公司、云服务厂商都可通过集成商渠道或直客模式向客户提供产品与服务,部分集成商也可直接提供部分硬件产品和软件技术,各角色相互之间存在合作加潜在竞争的关系,生态比较开放。产业链内核心玩家类别包括上游的芯片公司、AI公司、中游的安防厂商、云服务厂商,下游的安防集成商(含具备系统集成资质的项目集成商类与具备安防工程资质的工程建设服务商类)等。

  • 2021-06-29
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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