支付是金融行业应用最多的场景,在利益的驱使下,针对支付业务场景的网络攻击越来越多.如何准确有效地感知支付场景的安全风险是当前研究的问题之一.重点制析了当前态势感知系统和支付业务安全监控系统的现状，分析了这2类传统系统在支付业务场景风险感知的不足.介绍了支付场景态势感知平台的功能架构和技术框架和基于网络.主机及业务应用的多渠道监控安全事件的分析方法.以账户暴力破解和恶意开户2种典型支付业务场景为例,利用自四归积分滑动平均模型并姑合高斯算法，设计了基于金融行业支付业务场景的态势感知模型,成功实现了支付场景化风 险的安全态势的未来预测和周期性预测。
能源短缺与环境污染一直是人类面临的重要挑战。进入 20 世纪以来，工业化加快了能源的消耗和污染的加重。当前我国正面临资源短缺和环境问题严峻的压力，但同时我国却充斥着大量浪费。据统计，我国的建筑与发达国家相比，单位面积能耗指标远高于发达国家，我国 99%建筑都属于高能耗建筑。建筑领域能耗在我国总能耗一直占有较大比例。按照我国建筑业发展趋势和国际经验估算，我国的建筑能耗占社会总能耗的比重在 2020 将高达 35%。可见在我国节能工作中建筑节能是重点。
分析当前我国在智慧城市建设中公民参与的突出问题,选取在智慧城市的建设上取得了相对显著成果的美国、新加坡、巴塞罗那等地区,总结其做法,并且通过研究我国的相关案例,提出利用网络社群和推进电子政务建设等有助于在智慧城市建设中提高公民参与度的建议。
现代渔业养殖朝着精细化的方向发展，渔业物联网的应用越来越广泛。对于部署的终端节点，除了需要获取环 境感知信息，还必需获取节点的位置信息，这样采集数据才有应用价值。该研究提出了一种面向渔业物联网应用的基于 LoRa（Long Range）网络的低成本 GPS（Global Positioning System）相对定位方法。首先通过误差分析建立相对定位策 略数据模型，然后设计了基于 LoRa 网络的相对定位方法和改进的时分多址（Time Division Multiple Access, TDMA）传输 策略，实现了高精度定位和高能效数据传输，最后设计了 LoRa 物联网硬件节点并在近海渔场进行了部署测试，试验数据 表明了该文提出方法的有效性与可靠性。在采用低成本 GPS 商用模块的情况下，距离网关 1 000 和 499 m 的终端节点的 平均定位精度由 10 m 分别提高到 4.8 和 2.4 m，数据投递率由 80%提高到 95%以上。
在大数据时代，数据作为一种重要的要素资源，在助力抗疫工作中扮演了重要的角色。数据治理 能力的提升能够有效提高政府应对重大突发公共卫生事件的能力。文章以此次新冠肺炎疫情防控为例，分析 了数据如何被合理地应用于重大突发公共卫生事件中，并阐述了重大突发公共卫生事件中数据治理存在的一 些问题与不足。针对这些问题，文章探讨了如何提升重大突发公共卫生事件中政府的数据治理能力，并提出 了相应的政策建议。
这几年，各个互联网大厂的安全部门都开始自己做数据分析（各种日志，流量等数据），一方面是从数据分析得到安全情报本来就是一个切实可行的策略，另一方面，企业的数据越来越多，各种开源的数据处理框架和技术也越来越成熟，这使得自主建设日志分析系统已经成为很多企业的安全部门之前想做现在可以做的一件事情，这个主题将介绍平安壹钱包的大数据日志分析之路，包括背景，数据采集，数据格式化，缓存和输出，实时计算，安全策略，结果处理（存储和展示）的一些经验分享
Xen 是一个基于Hypervisor 和虚拟化的开源虚拟机监视器，由剑桥大学的lan Pratt 教授领导发起 Xen Hypervisor，运行在硬件层之上的“元”操作系统，用于协调硬件资源（CPU、内存）、各虚拟机之间进行环境隔离； Domain 0，一个运行上Hyerpvisro上修改过Linux Kernel的独特虚拟机，控制硬件IO资源，与Domain U交互。 Domain U 运行在Hypervisor上的虚拟机，分为PV和HVM
为提升物联网技术与应用课程的实验教学效果,提出农业物联网虚拟仿真实验项目建设思路,在广东省农业物联网虚拟仿真实验平台的基础上,构建农业物联网认知、物联网数据采集与控制、智慧农业APP控制、虚实结合的数据采集和控制4个层次实验,目的是通过实验项目的训练,从感性到理性提升学生对农业物联网的认知,提高学生实践创新能力。
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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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
高渗透率分布式能源场景下的新型电力系统，电网职能由单一“保供”拓展为“保供+促消纳”共存，多层级电网之间的耦合性深度加剧。
新型电力系统构建与新能源并网的关键技术与标准工作阻抗分析不需要知道系统内部配置，小信号阻抗可以通过测量手段获得，能够较为方便
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