1、威胁情报落地资产治理汇报：网络空间的国家边界属性不清晰，你中有我，我中有你，相互交错 2、网络空间测绘关键技术点分析 3、威胁情报下资产测绘的行业分析
为企业提供本地IT和云计算能力，将生产设备的海量数据处理、计算及存储下沉部署在厂区的企业管理云平台，以实现企业数据不出厂区，最大限度保证企业数据安全……
“智能驱动安全运营，以安全运营目标为导向，以人、流程、技术与数据的融合为基础，面向预防、检测、响应、预测、恢复等网络安全风险控制、攻防对抗的关键环节，构建具有高自动化水平的可信任安全智能，以辅助甚至代替人提供各类安全运营服务的能力。”
PART ONE 不同视角下的 威胁情报挖掘 PART TWO 威胁情报挖掘基础 PART THREE 威胁情报挖掘思路 PART FOUR 威胁情报挖掘案例
“移动互联改变了我们的生活方式，物联网会改变产业结构”。过去针对物联网所提出的论断，正在一一成为现实。而最初，物流产业物联网时代的缝隙是被一个小小的GPS硬件传感器设备撬开的。 2008年前后，我国车载GPS的安装量增长达到了顶峰。当时恰逢移动互联网时代的到来，智能机也成了广大司机的标配，因此越来越多的司机和货车被网络连接。
疫情期间，红外热成像测温仪成为公共场所追捧使用的“复工神器”。这一“硬核”防控设备可有效甄别疑似患者，它背后所蕴含的物联网及其相关技术，不仅在疫情期间扮演了举足轻重的角色，也在助力政府实现数字化治理升级
中国城市数字经济指数蓝皮书（2021）从总体态势、经济复苏、治理创新、区县发展四个方面解读了城市数字化发展的当前现状和未来趋势，呈现了中国数字经济发展的最新图景和未来蓝图。
众所周知，碎片化是物联网产业最突出的特点之一。物联网智库自从2016年创新性推出物联网产业全景图谱以来，首次帮助摸清产业脉络。然而作为最重要的万亿级市场之一，物联网产业始终缺乏一个权威的资讯入口，以帮助产业各方洞察。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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