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物联网供应链中的风险

COVID-19的大流行加速了物联网设备的采用,随着复工和就业的需要,很多企业都采用了非接触式物联网设,例如销售点(POS)终端和体温摄像头,以确保业务运营的安全。Palo Alto Networks的研究表明,目前全球89%的IT行业从业者表示,其组织网络中的物联网设备数量在去年有所增加,其中有超过三分之一(35%)的人表示有显著增加。此外,国际数据公司(IDC)估计,到2025年,将有416亿台联网的物联网设备被投入使用。 但是,任何事都有两面性,这种趋势也增加了攻击面,这很可能会吸引更多针对物联网设备和物联网供应链的攻击和利用

  • 2021-04-25
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物联网安全威胁情报(2021年3月)

根据CNCERT监测数据,自2021年3月1日至31日,共监测到物联网(IoT)设备攻击行为6亿1682万次,捕获IoT恶意样本2738个,发现IoT恶意程序传播IP地址21万1085个、威胁资产(IP地址)155万余个,境内被攻击的设备地址达771万个

  • 2021-04-25
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AI落地决胜,云从快跑应战

AI不只是风口,更是通往未来道路上一个不可逆的趋势,这里面一定会诞生几家有技术壁垒、创造巨大商业价值与社会价值的大公司。 AI落地决胜,云从快跑应战

  • 2021-04-25
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AI窥人(二):彻底“AI化”怎么样?

随着智能时代的到来,越来越多的数字智能技术在我们的生活中得到应用,相应的我们人类的意图、喜好、和行为也正在全面的数据化。其结果就是我们的行为越来越容易被AI预测,同时能够帮助我们人类更好决策的AI算法也日渐成熟。从我们的消费偏好、兴趣习惯、再到社交择偶、职业规划,再到投资决策、政治观念等……

  • 2021-04-25
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AI企业活得还好吗?

AI企业也必须意识到,企业的运作不仅要有技术,更需要有效的经营方法。一个企业要成为产业巨头和红利享受者,必须花更多时间思考和探索,才是长久之计. 在AI发展的漫长过程中,无数AI企业从先驱变成先烈,活下来的正奋力穿越死亡谷。毫无疑问,每一家真心为AI行业做实事的企业都是值得尊敬的。

  • 2021-04-25
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城市发展模式变化对地下水补给的影响——以北京市大兴区为例

近年来,城市发展模式由资源消耗型转变为智慧生态型。人类活动对地下水环境不再仅带来“负效应”,更通过管网渗漏、人工补给、节水压采等途径逐渐突显出对地下水资源的“正效应”,因此,需要从“正负效应”综合分析城市化对地下水资源的影响。北京市大兴区具有城市发展模式转变的典型特征,以 1996 年、2006 年、2016 年为时间节点,分析该地区浅层水在城市发展过程中的时空变化特征。分析表明大兴区城市化扩张明显,建设用地的面积占比由 1996 年的 19.80% 增长至 2016 年的 53.61%,而水位变幅小于 0.3 m 的区域面积从 1996 年的 5.17 km2 增长至 2016年 507.99 km2,与建设用地的范围高度重合。不透水面空间的连续性和集中性,更易阻碍雨季降水对地下水的补给,致使水位变幅减弱。随降水量的增加和再生水的推广利用,浅层水位得到控制并回升 , 局部范围甚至改变了原有的地下水流场状态。2006—2016 年浅层地下水储量增加约 0.72 亿 m3,灌溉区和永定河沿岸的增加量占其中的 83.33%。人工补给已经是除自然降水外不可忽视的地下水补给方式,并使人为活动产生的“正效应”在对地下水资源的影响中发挥主导作用。

  • 2021-04-25
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当现实逼近想象_人工智能时代预见未来教育研究

人工智能使想象正成为现实,未来研究方法论是对未来的想象和预期的扩展。本文运用未来研 究方法论,从未来想象、未来社会、未来知识生产、未来学习、创造中的未来五个方面对未来教育发展蓝图进行描 述、预测、探索与解释,审视与省察未来人工智能时代教育研究的行动措施。未来想象通过科幻故事探索和理解 未来高科技实践的应用场景,人与人以及人与外界环境的互动过程。人工智能技术是经济社会发展的核心动 力,对未来社会分工、劳动力市场以及人才结构变革带来全新冲击。未来知识生产自动迭代、科学共识的建立更 为高效;未来知识传播多模态立体化、超越学科界限;未来知识进化呈现碎片化及适应性。未来学习将呈现个性 化、自适应以及终身学习的新样貌。创造中的未来应平衡人与人工智能技术的关系,理性统合组织、文化、人员、 环境,努力打造自适应的教育生态圈。本研究旨在厘清未来教育的科学走向与规律,勾勒符合人工智能时代的 未来教育应用蓝图。

  • 2021-04-25
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AIoT技术在绿色智能建筑楼宇自控系统中的最新发展和应用探究

当前,在以人工智能和物联网为代表的各类先进技术高速发展和有力推动下,建筑业智能化和信息化随之快速发展,智能建筑、绿色智能建筑、超智能建筑以及智慧建筑等概念层出不穷.结合实际,首先针对AIoT(ArtificialIntell培ence&;Internet of Things)技术、智慧建筑内涵及其人工云脑等内容进行介绍,随后开展了针对人工智能和物联网等技术为基础的AIoT在实际绿色智能建筑楼宇自控中的融合应用研究,主要包括基于AIoT的智能建筑楼宇自控系统总体层级架构、智能自动照明系统的节能优化控制及其故障诊断与预测等研究,积极构建“AIoT+智慧建筑”的理想组合,从而掌握应用人工智能和物联网理论、技术解决实际问题的方法,为行业工程技术人员提供切实可行的工程设计思路和整体解决方案,从而为真正实现建筑的“绿色化”和“智能化”打下基础,为智能建筑向超智能建筑以及智慧建筑的进一步转化创造条件

  • 2021-04-25
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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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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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