随着嵌入式系统的发展，各种嵌入式设备已经渗透入人们工作、生活领域的各个角落。基于信息网络化的高速发展，各种嵌入式设备也急需利用互联网实现信息的快速传输。嵌入式Web服务器将嵌入式设备接入Intermet,成功实现了客户端、服务器间通过Web浏览器进行信息交互。鉴于信息交万的迫切性，嵌入式Web服务器的研究与开发显得尤为重要，也将成为未来Intemet发展的一种趋势。
人工智能的迅速发展对人工智能的教育教学提出了新的要求。2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出在中小学阶段设置人工智能相关课程。2018年，教育部发布普通高中课程标准，在高中信息技术选择性必修模块里单独列出人工智能初步模块。新课标指出，普通高中信息技术课程需围绕信息技术学科核心素养（信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任），构建具有时代特征的学习内容，鼓励学生在数字化环境中学习与实践，倡导基于项目的学习方式，让学生参与到信息技口韩思瑶术支持的沟通、共享、合作与协商中，培养信息意识，理解信息技术对人类社会的影响，提高信息社会参与的责任感与行为能力。因此，如何设计人工智能相关课程，在落实课程内容的同时提升学生的学科核心素养就成为一个值得探索和实践的课题。
高速省界收费站撤站收费的推出，对高速收费现有模式提出了新的挑战，如何运用大数据和 AI 等最新信息技术进行一体化的稽核是目前高速收费稽查的重要研究课题。文章以湖南高速为例，对高速 AI 稽查系统的设计与实现进行研究，在对系统建设现状进行分析的基础上，给出了系统设计思路和原则，提出了基于云管边端的技术架构，并重点介绍了 边缘 AI 一体化架构。系统上线后的运营状况表明，该系统通过智能化的稽核手段，多范围打击偷逃费行为，实现了高速计 费和收费的公平公正。
为了提高物流的服务质量,生鲜冷链的运输过程日趋透明化和智能化。基于物联网技术提出生鲜冷链检测系统方案,以STM32为主控模块,通过定位模块、温湿度传感器、含氧量传感器等获取系统的主要参数,并将参数信息与阿里云平台对接,使用户可通过访问网页来获知生鲜冷链在运输过程中的状态。结果表明,该设计方案可行,为检测生鲜食品在智能物流过程中的状态提供了技术支持,并有助于保障食品安全和品质
为了在海量、多源、异构的网络威胁入侵日志中快速、准确地甄别真实的攻击事件及发现攻击者，并构建其特征画像，提出一种基于大数据流式解析技术和L0uvain社群发现算法（big data s慨锄aIlalysis蚰d buvain，BDsAL）的构建攻击者画像的方法。根据攻击模式枚举与分类（co眦non attack paltem en咖neration蚰d cl鹅sifica．tion，cAPEC）标准定义了安全事件的范式模型，并结合大数据流式消息队列实现将多源异构日志快速范化成为范式化安全事件。通过提取和扩展安全事件的特征生成事件特征图，并按照时空和攻击模式特征，使用社群发现算法对特征图进行聚类，以发现攻击者。最后，结合实验室真实的攻防数据，验证了该方法的可行性和有效性。
地方政府产业政策可以降低制度性交易成本、弥补市场缺陷，为大数据产业的有序发展保驾护航。本文以政策工具理论为视角，通过构建“政策工具—大数据产业链”二维分析框架，以大数据产业发展位于全国前列的贵州省作为案例，运用政策内容量化分析方法，对 2014 年至 2018 年贵州省政府出台的大数据产业政策文本进行分析。研究发现，地方政府对大数据产业给予了全方位的激励和规制。但仍存在着政策工具的结构比例不平衡以及政策工具与大数据产业链活动匹配不合理两方面的问题，地方政府应控制环境面政策工具的实施力度、优化大数据产业政策工具组合结构、促进政策工具与大数据产业链的均衡匹配，从而推动大数据产业持续、健康发展。
能源互联网是能源发展的必然趋势。文中从电力市场交易运营数字化转型升级的愿景出发，结合电力市场的数据形态,探讨了大数据采集存储、分析处理以及数据展现等方面的关键技术。提出以“云计算+大中台”的技术路径实现电力市场业务中台、大数据中台、人工智能中台的整合架构体系，并基于能源互联网背景下的电力市场交易业务分析，阐述了电力市场大数据应用的若干业务场景。
针对当前应用软件安全协同测试结果正确率低、软件存在不安全的概率高和软件测试效率低的问题，提出一种基于 DHSC 的应用软件安全协同测试方法。基于 SVDD 方法，建立软件训练集静态超球体，获取超球体重要结构；合并软件训练集以及待测软件，对比静态以及动态超球体结构变化，实现应用软件安全协同测试。实验结果表明，所提出的方法在对应用软件安全协同测试时，测试结果的正确率高、软件存在不安全的概率低，并且还具有较高的软件测试效率。
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
数据能够为企业带来什么价值数据能够为企业带来什么价值数据能够为企业带来什么价值数据能够为企业带来什么价值数据能够为企业带来什么价值数据能够为企业带来什么价值
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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合，不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验，更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台，链接上下游资源，实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变，这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段，迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。
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