企业在生产过程中，必须与供应链上的其他企业形成合作关系，而这无疑增加了企业的安全风险。目前，大部分企业都缺乏供应链安全管理，赖志活在分享中特别强调，作为企业需要尽快构建供应链安全体系，要全面加强网络安全检查，摸清家底，认清风险，找出漏洞，通报结果，督促整改，可以对供应商进行安全准入审查，分级找出高风险供应商，对不同风险级别的供应商，采用不同调查与评估策略，对发现的安全问题提出整改建议并跟踪整改效果，持续地监控供应商的安全状况。 1.供应链的起源与趋势 初识供应链安全 供应链的威胁来源 2.供应链面临的攻击面 web站点供应链攻击样例 实战中网络攻击面临的攻击面 供应链攻击案例 企业引入供应链引发的风险 3.如何应对供应链上的威胁 供应链安全体系建设 建立可回溯的资产管理体系 企业防范措施 应对案例
针对现有茶饮系统大都集中在味觉或营养方面,而对用户饮茶偏好自动获取研究较少的现状,设计一套个性化偏好提取的茶饮信息管理系统。采用物联网传感器技术,对茶叶用量、水温、冲泡时间和次数进行特征提取,利用动态分割数据方法获取饮茶偏好上下文,建立起个性化饮茶特征信息库,结合传统味觉和营养推荐方法,实现对用户个性化茶品推荐服务。实验结果证明了该系统的有效性。
数据失真防治是提高大数据的应用能力及决策的准确性一种有效手段。基于数据失真的理论基础，描述安全数据失真影响因素和流动过程，剖析安全数据失真的成因。其次，构建安全数据失真的机理模型，并提出安全数据失真的防治策略。结果表明：安全数据的采集、分析、认知和反馈不充分是导致安全大数据失真的原因，可从失真前、失真时和失真后3个时期减少安全数据失真。
智能手机已经走进了几户所有人的生活，它的普世感知与应用
本文介绍了物联网特点及物联网优势，并根据建筑生命周期理论对智能建筑全生命周期内物联网技术的应用进行了研究，阐述物联网应用于智能建筑全寿命运营管理的趋势，重点介绍了基于物联网的智能建筑全寿命周期内的应用。
由于高校就业信息管理存在效率低、针对性差的问题,为提升高校就业信息管理效率,设计了大数据环境下的高校就业信息管理系统。大数据采集模块可以利用不同信息格式换算和自主识别输入信息技术采集就业信息；采集到的信息经过大数据存储和处理模块整合后传输至大数据分析管理模块实施信息整合分析管理,从而完成大数据环境下的高校就业信息管理系统设计。系统测试结果表明,所设计系统的各项功能在实际应用中安全性高、针对性强,可以提升高校就业信息管理效率,具有一定的实际应用价值。
大数据时代基于物联网和云计算的地质信息化研究
大数据时代,数字教育已成为教育改革与发展的新业态,高校思政课作为"立德树人"的关键课程,只有顺应时代发展,在明确大数据对思政课教育模式、课堂地位以及教师与学生带来挑战的基础上,坚持以"聚合"为基、"需求"为本、"精育"为核、"共享"为旨,才能发挥大数据对思政课改革与发展的新动能,促进大数据与思政课有效嵌入、耦合,进而发挥其"聚合效应",提高思政课的亲和力、针对性和实效性。
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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。
受中国政策影响，全球风电年新增装机将同比下降6%，但其余市场在德国和美国带动下将增长22%。海上风电 将实现突破性增长，年新增装机翻番至27GW。
缺乏对基于大语言模型（LLM）的自动化渗透测试 框架（AutoPT）的系统性架构分析 ？ 缺乏在统一基准下的大规模实证比较 ？ 以往的工作集中在深度强化学习的方法，而非基于 LLM的范式 ？ 仅停留在宏观层面的分析，没有细粒度的架构解构
为深入贯彻落实《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》和全国新型工业化推进大会部署，加快释放工业数据要素价值，促进数据要素赋能新型工业化，特制定本指引。本指引围绕研发设计、生产制造、经营管理、客户服务、产业协同等5个环节，凝练出23个典型场景中的数据“采、集、用”及预期效果，为工业企业、数字化转型服务商、行业组织等推进工业数据开发利用提供参考。
人工智能技术正加速与实体经济深度融合，走向物理世界。在这一进程中，具身智能机器人作为能与环境进行实时交互与操作的智能实体，已成为推动新一轮产业变革的核心力量。其实现规模化、高级智能应用的关键，在于与移动通信技术的深度协同。通过充分挖掘并引入面向具身智能机器人的大上行带宽、超低时延、超高可靠等核心增强特性，将推动网络向可重构、自适应的智能架构演进，为机器人群体提供性能强大、稳定可靠且高度智能的连接服务。
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