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工业互联网数据安全分类分级防护框架研究

通过对工业互联网数据面临的主要问题和风险进行分析, 并对适用于工业互联网数据安全的防 护技术进行研究,提出从通用安全防护、分类安全防护、分级安全防护三个层面构建的工业互联网数据安 全防护框架,将系统防护与数据防护、动态防护与静态防护、管理要求与技术支撑相结合,解决不同层次 的安全问题,为有效提升企业工业互联网数据安全防护能力提供借鉴思路。

  • 2021-04-20
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第四次工业革命带给世界的深刻变革

第四次工业革命和技术革新蕴含着巨大的技术红利和发展契机,主要体现在新一轮工业革命彻底改变了人类原有的技术和生产体系,颠覆或创新了几乎所有行业的产品和服务,深刻改变了经济社会资源的配置方式和使用效率,蕴含着人类生产方式和经济组织形态发生根本性变革的创新动能。但同时,新技术的广泛深度应用也产生广泛的负面外部性,表现为创新科技与经济的融合发展加剧了经济不平等现象,新技术企业发展与互联网经济出现了明显的“头部固化”趋势,以及技术在社会领域带来一系列新型“创造性破坏”等问题。

  • 2021-04-20
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工业互联网与商业银行业务模式升级

摘要:通过发展工业互联网促进数字化转型,已经成为我国产业升级和经济高质量发展的重要途径。商业银行作为我国金融系统的支柱行业,应将自身转型升级与工业互联网发展进程充分融合,一方面借助工业互联网技术重塑业务模式,创造全新的发展格局;另一方面也可以为我国产业数字化改革提供金融服务支持,提升金融服务实体经济能力。因此本文首先对工业互联网内涵及技术特征进行分析,进而基于工业互联网优化数据流转渠道和打破信息壁垒的能力特征,探索商业银行通过工业互联网融入实体经济产业生态、升级金融服务模式的方向,并研究在产业数据快速积累的情况下,商业银行进行创新性数据资产管理的可行性,最后针对商业银行在工业互联网时代的发展战略提出建议。

  • 2021-04-20
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工业4.0背景下国际国内化工高等教育对比研究

工业4.0背景下,全球化工行业正经历着前所未有的互联网、大数据和智能化变革,化工高等教育也面临着培养新型化工人才的巨大挑战。文章研究了国内外化工行业发展情况,并从学习产出角度对国内外化工高等教育现状进行了对比分析。研究表明,我国化工高等教育虽建立了系统的化工基础理论知识体系,但在学生的学科兴趣和专业方向引导、学术启蒙、创新创业能力培养和职业素养提升方面有待加强;应保持教学内容的前沿性和先进性,采用更加开放和多样化的教学方法及考核方式;强化多种形式的多方合作交流,增强学生的国际化视野,推进新工科建设,培养适应新工业时代的创新型化工人才。

  • 2021-04-20
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基于线性规划数学模型算法的沿江地区箱梁预制场砂石料供应研究_赵运铎

箱梁预制场的砂石料供应方案是箱梁预制的重要环节,合理的砂石料供应方案对降低工程建设项目的冗余成本具有重要意义。文章主要通过实际调查资料,分析了汽车运输和船舶运输砂石料的运距分界点,通过运筹学线性规划模型解决箱梁预制场的砂石料供应问题,并通过实际算例验证数学模型解决箱梁预制场碎石供应的可行性,对比供应方案和不同运输方式碎石供应的差异,便于施工管理企业进行箱梁预制场的当地料供应决策。

  • 2021-04-20
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含蒸汽蓄热器的工业蒸汽系统发电灵活性量化

城市作为能源消费的主体,聚集了全球50%以上的人口,消耗了80%的一次能源,产生了75%的碳排放。随着“碳达峰、碳中和”目标的提出,中国能源领域将迎来一次根本性变革。城市能源系统的智慧低碳转型对于中国实现温室气体减排目标,促进经济绿色、高效发展具有重要意义。近年来,在城市能源系统评估分析、优化运行、规划设计、应用实例等领域涌现出大量优秀成果,为加快全球能源互联网建设,推动清洁可再生能源利用提供了理论和技术支撑。

  • 2021-04-20
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互联网+_智能供热系统在集中供热中的研究与应用

在工业物联网时代,“互联网+”技术的引进有助于从系统工程层面提升集中供热系统的生产、运行、管理和服务水平。为集中供热领域提出一套“互联网+”智能供热系统,将集中供热物理系统和信息系统深度融合,形成“数字孪生”新型应用模式。以“热源—热网—热力站—用户热力输送”为主线,采用B/S架构,形成由数据感知层、数据采集层、数据访问层、业务逻辑层、表示层与终端访问层组成的智能供热系统。在某源网一体基层热电企业实现了“互联网+”智能供热平台示范建设应用,建设了全网水力平衡分析、源网一体化协同调度、能耗统计与分析、经营收费管理、客户服务管理等子系统模块,在供热指标能耗降低、经营成本节约、工作效率提高和服务质量提升方面取得了显著成效。

  • 2021-04-20
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基于主动学习的工业互联网入侵检测研究

针对工业互联网结构复杂和已知攻击样本少导致的入侵检测准确率低的问题,文章提出一种基于主动学习的入侵检测系统(Active Learning-based Intrusion Detection System,ALIDS)。该系统将专家标注引入到入侵检测过程中,将主动学习查询策略与 LightGBM 结合,解决了训练样本稀缺情况下入侵检测系统准确率低的问题。首先从工业互联网原始网络流和载荷中提取特征,通过最近邻方法对缺失数据进行填补 ;再通过不确定性采样,选择最有价值的训练样本交由人工专家标注 ;然后将已标注样本加入训练集,同时使用贝叶斯优化对 LightGBM 模型进行超参数优化 ;最后在数据集上进行二分类和多分类实验,验证了 ALIDS 对入侵检测的有效性。

  • 2021-04-20
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