正＞电费回收是供电企业保障经营成果的生命线。面对企业经营风险增大的严峻形势,目前欠费风险管控手段基本只能依靠企业历史欠费情况进行风险判断,缺乏对用户用电量趋势及缴费历史的深入挖掘,缺乏利用外部数据对企业经营风险进行评估,从而导致对企业欠费风险判断准确性与及时性的不足。尤其
随着人工智能技术的广泛应用，在许许多多领域我们都能够看到人工智能的身影。在有些相对特殊的领域，如无人驾驶和无人医疗领域内，人工智能的出现确实导致以往针对自然人的犯罪规制出现归责上的难题。随着人工智能技术的发展与人类对人工智能依赖程度的增加，这种归责上的难题必然会在更多不同的应用领域内频繁的出现。而出于更好的构建人机共存的未来计，将人工智能纳入我们所使用的刑法体系之内进行规制是具有相当的现实意义的。但是刑法作用的发挥依赖于刑罚的适用。仅就目前而言，人工智能难以为现行刑罚体系所规制，因此，需要对其进行分析讨论
区块链的本质：非信任环境中的信任服务基础设施 数据共享的痛点 数据主权：来自多领域的挑战 加密数字货币场景 从错误印象谈起 账户问题 事件时序的见证 有效支付的见证 交易后业务处理场景 供应链溯源场景 穿透式采购供应链融资场景 资产端的信息不对称：倒金字塔迷局 供应链金融应用——破解倒金字塔之谜 大数据交易场景 裸数据交易：伪命题 “裸”数据交易的痛点 换个思路：卖服务 数据API使用权交易 加上区块链 数据通过Chemistry增值 掩藏意图 背靠背求交集场景 不靠谱的做法：引入第三方 没面子的做法：砸硬盘 入向边界控制场景 出向边界控制场景 CCP（中央对手方）方案 基于CCP的隐私保护方案 基于tear-off的隐私保护方案 基于state channel的隐私保护方案 “非零”知识交互 零知识交互与证明 同态加密 请教：深度学习能否同态？ 两个维度，一条分界 尺有所长，寸有所短 算法、协议、系统 总结
智能制造作为“中国制造 2025”的主攻方向，给制造企业提出了建设重点领域数字化车间的发展目标。作为构建数字化车间的重要一环，高水平的车间级数字化监控不仅要求实时数据的获取和显示，对于数据的显示形式、异常反馈的时效性以及生产线运行实况的全方位展示提出了更高的要求。为了提升制造车间的综合监管水平，本文提出了一种基于内存数据库技术和运动映射参数化建模技术的实时仿真系统的开发方法。论文的主要研究内容如下
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很多次被朋友邀请写篇关于在Win32下Exploit的文章。一来是因为此 类文章中关于*nix 平台比较多,而Win32相对较少；二来是因为在Win32中写exploit有些地方可能困难一点。 以下我将用一个具体的简单例子,详 细分析漏洞的发现挖掘、调试以及exploit编写利用,这里选择＇War-FTPdvl.65＇ 的一个stack缓冲区溢出漏洞
科学技术的不断发展进步，信息化的变革发生着倾覆性的变化。信息化技术已经渗透 到社会的各行各业，智能制造的新模式应运而生。互联网平台和互联网通信技术融入制造 业，经过深度渗透，创造了制造业新模式。借助互联网高效、快捷和容易传播等特点，更 好的整合制造业资源，实现制造业高速发展，就必须运用科学的管理方法，先进的制造理 念，降低企业制造成本，增强企业核心技术优势，提高企业利润率。
两个运维安全问题的解决方案 服务器权限管理系统的自研路程 思考：为何上述体量的互联网公司会出现这种问题？ ？ 血泪教训：运维安全应该在企业成立之初就介入，否则下面的剧本难以避免 我们为什么要自研权限管理系统 ？ 互联网企业商业堡垒机的问题-与自动化运维与生产冲突 我希望在我的mac上执行一个.sh脚本调用远程ansible执行playbook给管理服务器推送命令 我在我的服务器上写一个crontab，能定期从某台服务器上拉取数据，然后消费写入kafka …商业堡垒机能否进行ssh穿透？是否需要二次开发？ 服务器不行加key呗，这样服务器之间的自动化运维和生产就能解决了？
没有账户，需要注册
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
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。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
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