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数字化输出的电子式电流互感器在线校验系统研制

于具有绝缘性能好、动态范围广、频带宽、无磁饱和等优点,电子式电流互感器已经开始取代传统式电 流互感器而应用于电力系统和其它工业领域。然『|ii供能电源和信号处理电路的引用给电子式电流互感器的可靠 性带来了新的问题.因此电子式电流互感器的校验监测变得尤为重要。为此,提出了一种电子式电流互感器数字 输出在线校验系统,它采用加多重矩形卷积窗的插值高精度算法,可以针对现场运行的数字化输出的电子式电流 互感器进行在线校验,能更精确地反映一次侧电流电压值。大大提高了电力系统的可靠性。试验结果表明,该系统 完全可以满足0.2 S级电子式电流瓦感器的现场校验要求。

  • 2021-06-29
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工业物联网电磁噪声测量与分析

随着“工业4.0”、“2020地平线”、“中国制造2025”等战略计划的提出,标志着工业制造领域逐步向着自动化、智能化的方向迈进。将信息化设备应用于传统的加工制造业已经成为实现智能制造、智慧工厂的必然要求,工业物联网技术应运而生。工业物联网技术成本低、部署简单,可以有效地提升工厂的生产效率、改善产品质量、降低产品的加工成本。但是工厂中变频器、稳压器和电焊机等机械加工设备在工作时会辐射出大量的电磁噪声,这些电磁噪声会干扰以低功耗无线传感芯片为核心的工业物联网系统。

  • 2021-07-01
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聚酯纤维熔体输送环节的工艺模拟及预测

聚酯纤维作为最大的合成纤维品种,应用越来越广泛,对其品质的要求也随之增高。聚酯纤维的生产过程分为三个环节:聚合环节、熔体输送环节和纺丝环节,其中熔体输送环节承上启下,主要是把聚合环节的产物安全、稳定、均匀地运送到纺丝环节进行纺丝生产,所运送的熔体品质好坏直接决定了最终纺丝产品的质量。为了保证熔体输送环节运输熔体的品质,本文针对这一环节做了工艺模拟,并对熔体的性能指标运用相关模型进行预测,可以提前预知生产过程中熔体的品质从而及时做好各种预防。

  • 2021-07-01
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面向大数据处理的并行计算模型及性能优化

面向大数据处理的并行计算模型及性能优化过程

  • 2021-08-04
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大数据时代我国数据意识培养路径探析

身处大数据时代 ,如何有效运用大数据使其切实发挥更大的社会效益与经济效益是一个重大的现实课题 。 其中 ,培养良好的数据意识尤为重要 ,因为数据意识是“数据强国”实现的关键因素 。 要改变我国现实发展中数据拥有和 数据价值发挥失衡的现状 ,就需扭转人文与科学失衡 ,惯用直觉思维以及重视经验的“取道中庸 、不善精准”的传统思维 模式 ,强化“以人为本”理念 ,坚持理论联系实际原则 ,从理论建树 、行为实践 、制度完善以及人才培养等方面切实培育良 好的数据意识 。

  • 2021-06-23
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零信任安全之IDaaS实践

IDaaS身份基础设施作为零信任架构的关键支撑,围绕IDaaS平台建设,中通快递安全开发负责人朱颖骏针对如何快速实现交付基础业务、帐号安全合规如何保障、用户中心业务域如何划分、企业身份云平台如何建设,深入浅出的介绍了中通在IDaaS平台建设过程的一些经验。

  • 2021-07-06
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制定自主网络安全体系框架的国家标准迫在眉睫

唯有完整的安全体系才能应对新时代的网络安全挑战 用自主网络安全体系框架建立完整的网络安全体系 制定自主网络安全体系框架国家标准的四点建议

  • 2021-06-24
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在野0day揭秘威胁情报感知发现APT攻击

60追日团队专注APT等高级威胁的研究,致力于发现和披露更多的APT组织或行动,截至目前已经发现三十多个APT组织。边亮在演讲中介绍到,近期360追日团队观察到的APT攻击覆盖着全国30多个省市,发现各类免杀木马数十种,覆盖Windows、Mac、Android、Linux平台,均是涉及针对政府、科技、教育、军工、能源和交通多个领域的定向攻击。网络攻击可以从任何一个薄弱点发起并已逐渐自动化和智能化,安全响应速度要求越来越快,但面对海量安全事件,人力无法及时有效地分析处理。 基于云端大数据,利用大数据分析挖掘、高级威胁沙箱检测、机器学习及专家分析构成的威胁情报,可以有效的协助完成完全事件的定性与溯源。在演讲中,边亮还分享了追日团队捕获的在野0day漏洞、噩梦公式二代漏洞、双杀漏洞的案例以及著名的摩诃草APT攻击组织。 全球在野0day攻击趋势与挑战 基于大数据的高级威胁感知技术 自主捕获的0day和APT攻击案例

  • 2021-07-06
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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