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基于业务构筑安全

网络安全问题纷繁复杂:传统安全设备无法发现APT攻击,客户不知道已经被攻击;网络中部署的安全产品彼此孤立,无法呈现整网安全态势;告警信息泛滥,海量数据堆积,运维人员疲于应付;发生攻击事件,缺乏攻击还原手段,管理员无法有效追责。

  • 2021-04-30
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试论物联网智能交通的发展现状和未来的发展前景

针对交通物联网(即物联网在交通运输行业中的应用)发展的现状和趋势进行了研究,在分析了国 外IntelliDrive,eSafety和Smartway等项目以及国内主要交通物联网系统的基础上,从安全性,环保型,移动性三个方面讨论了国内 外交通物联网发展的异同点,并进一步探讨了交通物联网未来的发展和应用前景,即在充分利用车路协同技术来提高交通安全水平的同时,加快交通物联网与云计算 的结合,构建交通运输云,在统一的交通物联网标准体系和适宜的交通物联网运营模式下,建立起综合开放的交通运输信息系统.

  • 2021-04-27
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甲子光年-2021年中国AI芯片发展简报及典型厂商案例

无芯片不AI,面向人工智能应用的芯片均可被称为广义的AI芯片 AI芯片是专门]用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块,是诞生于人工智能应用快速发展时代的处理计算任务硬件,广义来讲,凡是面向人工智能应用的芯片均为被称为AI芯片

  • 2021-04-26
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清华大学:智慧人才发展报告

人才是国家科技创新经济发展的首要驱动力,是在当今日趋严峻的国际竞争中取得优势的核心要素。信息时代,面向海量的人才数据和复杂多样的人才需求,如何实现人才大数据的高效管理和人才情况的深度洞察,是困扰政府、企业、高校等人才业务关联部门的重大难题。

  • 2021-04-26
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攻防常态化下的企业安全运营体系实践分享

?网络攻击和网络犯罪现象日益突出,呈现攻击工具专业化、目的商业化、行为组织化、手段多样化的特点 ?此类威胁特点在于利益驱使高、受害主体广、攻击方式多、社会危害大 ?黑客攻击手段不断升级,新兴APT攻击威胁层出不穷,恶意木马病毒持续泛滥,0DAY漏洞精准突袭 ?网络安全的主要威胁从黑客攻击模式转化成为犯罪分子规模化敛财模式,呈现出明显规模化、产业化、精准化趋势

  • 2021-04-26
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面向AI的数据管理技术综述

工智能技术因其强大的学习和泛化能力已被广泛应用于各种真实场景中.然而,现有的人工智能技术仍然面临着三大挑战:第一,现有的pd技术使用门槛高,依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序,因此很难被广泛应用到非计算机领域;第二,现有的AI算法训练效率低,造成了大量计算资源的浪费,甚至延误决策时机;第三,现有的AI技术非常强地依赖于高质量数据,如果数据质量较低,可能带来计算结果的错误.数据库技术可以有效解决这3个难题,因此目前,面向AI的数据管理得到了广泛关注.首先给出舢中数据管理的整体框架,然后详细综述基于声明式语言模型的AI系统、面向AI优化的计算引擎、执行引擎和面向AI的数据治理引擎这4个方面,最后展望未来的研究方向和所面临的挑战.

  • 2021-04-26
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一种楼宇暖通空调系统控制方法

本发明提供了一种楼宇暖通空调系统控制方法,包括以下步骤:对具有可变风量和恒定送风温度的暖通空调系统建立知识模型,根据所述知识模型将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练;将经过预训练的智能体在真实环境中基于所述知识模型和所述深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习,并实时更新基于数据驱动的环境模型。将智能体基于深度确定性策略梯度进行预训练,预训练过程中减少了智能体在真实环境中交互时产生的学习成本。基于知识模型和深度确定性策略梯度的混合强化学习算法进行在线迭代学习,在迭代学习过程中实时更新基于数据驱动的环境模型,使在线训练更加稳定,同时还可以降低学习成本。

  • 2021-04-26
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感知可控,随需而变的应用

客户的实际测试表明,通过f5实现的Telemetry 无探针超热流数据采集技术,实际延迟为毫秒级别,是真正的T+0 的实 时流数据。对比传统超过分钟的延迟,将超热流数据最为大数据的一个全新研究对象,成为AIOps和实时风控的稳定,准确,实时的数据源

  • 2021-04-26
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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