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5G安全分论坛.运营商视角下的5G安全思考与实践

G安全思考 5G安全实践 美国将 5G 技术定性为“新军备竞赛” ? 欧洲委员会完成 5G 网络的国家风险评估 ? 中国提出重点关注 5G 业务各场景下的可管可控,三大场景积极跟 进 ? 30 国安全官员在布拉格讨论统一 5G 准则

  • 2021-06-25
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可信沟通.共筑5G通信安全新时代

信沟通,共筑5G通信安全新时代 演讲围绕近年来公司在5G安全通信领域的思考,结合公司在可信通话、智能AI及与360在灰库建设等方面的探索与成果,与行业企业共同分享、探讨5G通信安全的未来与发展。

  • 2021-06-24
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2017-2018消费升级大数据研究报告

该报告随机抽取XX及京东网络40万活跃样本用户,通过双方数据交叉分析,跟踪近三年消费轨迹,围绕人群结构变化、地区结构差异、消费能力提升、消费品质升级、信用消费转变五个维度,分析展示我国消费升级发展趋势。本报告不涉及个人数据隐私。

  • 2021-06-24
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面向泛在电力物联网云端数据的轻型动态完整性审计方案

云端数据存储模式下,由于服务器提供者是不可信的(Honest—But-Curious),因此为了保证外包数据的 完整性,数据拥有者通常基于加密数据进行静态或动态的完整性审计.然而,当前提出的绝大多数方法都不适用于 泛在电力物联网(UPIoT)中云端数据的完整性审计——在数据采集频率高、更新速度快的情况下,数据检索效率 和动态更新方面存在一定的局限性.本文就解决此问题,首次提出一种轻型分层MHT的认证数据结构,并融合位 置敏感哈希(LSH)技术和现有的安全加密方法,实现了面向泛在电力物联网云端数据的轻型动态完整性审计方 案.一方面,在分层MHT中节点存储数据相关信息并且引入局部根节点的概念,以此来提高节点利用率和缩短认 证路径长度;另一方面,通过LSH技术可以提高数据的更新效率,而且在完整性审计时能够快速查找到所需数据. 性能分析以及基于真实智能电表数据集的测试实验,进一步验证了本方案能有效降低计算及通信开销,并且支持 高效的数据动态更新.

  • 2021-06-24
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遥感大数据的基础设施_集成、管理与按需服务

随着遥感技术的不断进步 ,遥感数据的数据量越来越大 ,种类越来越多 ,分布越来越分散 ,遥感 应用的复杂程度和个性化程度也不断提高 ,遥感正在走向大数据时代 .而目前遥感数据基础设施在容 量 、可扩展性 、易用性和性能等方面都难以满足遥感应用的需求 ,成为了遥感科学与工程从获取到最终 产品这个流程中的瓶颈 .为此 ,首先从遥感数据的本质出发 ,讨论了遥感数据基础设施应当具备的分布 、 异构 、时空连续和按需数据处理等特性 ,并依据遥感数据基础设施的基本服务单元 、分布性 、时空连续性和按需处理支持能力将遥感数据基础设施分成 6 类 .其次 ,针对这 6 类遥感数据基础设施展现出的特 性 ,设计了实现这些基础设施可以采用的体系结构 ,并指出了其中实现的技术难点和解决思路 .最后 ,就 遥感数据基础设施设计和实现过程中涉及到的数据收集与整合 、数据组织与管理 、数据服务接口 、按需 数据处理等方面的技术方案进行了深入的讨论 .在这些技术的支持下 ,遥感数据基础设施能够做到分布 化 、智能化和平台化 ,支持遥感科学的合作研究和工程上的协同应用 .

  • 2021-06-24
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云计算测评实践与案例分享.苏艳芳.2.0

1 云计算环境的定级对象和保护要求 02 云计算安全扩展要求的选择和使用 03 云计算安全扩展要求测评项案例分析 无需人工干预,客户 能根据需要获得所需 计算资源,如自主确 定资源占用时间和数 量等。 能根据需要获得所需

  • 2021-06-24
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物联网信息感知与交互技术

息感知作为物联两的基本功能.是物联网信息“全面感知”的手段.信息交互是物联网应用与服务的基 础,是物联网“物物互联”的目的.随着物联网研究热潮的兴起,以传统无线传感器网络为核心的感知网络研究迅速 升温,并在信息感知与交互方面取得了大量研究成果.文章分析了物联网信息感知与交瓦方面的最新研究进展.在 信息感知方面,从数据收集、清洗、压缩、聚集和融合几个方面,梳理归纳了数据获取和处理的主要方法.在信息交 互方面.提出了物联网信息交互的基本模型,分析总结了信息交互涉及的主要技术,在此基础上,讨论了物联网信 息感知与交互研究的热点问题,包括新的感知技术、能教平衡、信息安全和移动感知网络等.最后,指出了物联网信 息感知与交互技术发展面临的问题和挑战,展望了未来的研究方向.

  • 2021-06-24
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数字化辅助确定再定位HE垫颌位方法的探索和精度评价

数字化辅助确定再定位HE垫颌位方法的探索和精度评价

  • 2021-06-23
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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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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。

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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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