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罗元琮:漫谈以太坊公链安全-ISC--区块链

区块链是一个信息技术领域的术语。从本质上讲,它是一个共享数据库,存储于其中的数据或信息,具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。

  • 2022-01-11
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芯盾时代孙悦:数字身份的最佳实践,以人为核心的业务安全

企业级决策智能(Decision Intelligence,?DI)应用及产品服务提供商,凭借在大数据、DI领域的不断创新和出色实践脱颖而出,被评为2021年TOP10大数据解决方案提供商。

  • 2022-01-11
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张璇-勒索软件取证与溯源

勒索软件取证与溯源:近年来,一些侵犯公民信息、电信网络诈骗等新型网络犯罪时有发生,给维护网络安全带来了不少挑战。

  • 2022-01-11
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王雨晨-基于AI的云安全治理

适应数字产业化和产业数字化发展新形势,以新型基础设施安全、数字化应用场景安全、安全基础能力提升为主线,面向公共通信和信息服务、能源、交通、水利、应急管理、金融、医疗、广播电视等重要行业领域网络安全保障需求

  • 2022-01-11
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徐萌-对内核中“二次获取”漏洞的精确以及大范围检测

据统计,2020年,我国网络安全市场规模约为532亿元,受疫情影响,2020年网络安全市场规模增速放缓,同比增长11.3%。

  • 2022-01-11
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国内黑客论坛在网络犯罪中的作用及应对措施

物联网安全、智慧城市安全、网络安全共性技术、网络安全创新服务、网络安全“高精尖”技术创新平台9个重点方向,遴选一批技术先进、应用成效显著的试点示范项目。

  • 2022-01-11
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全球域名解析路径劫持测量与分析

关于开展网络安全技术应用试点示范工作,一些侵犯公民信息、电信网络诈骗等新型网络犯罪时有发生,给维护网络安全带来了不少挑战。

  • 2022-01-11
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区块链系统中的攻击与安全防护--区块链

对标互联网,我们同样可以确认的是,区块链依然需要建构一种类似完美的,可以进化的商业闭环,当区块链真正建立了这样一种商业闭环之后,它的发展才能进入到真正意义上的成熟期。

  • 2022-01-11
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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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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。

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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。

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竞争对手分析

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)

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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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