谈互联网加物流的行动概述

“互联网+”代表一种新的经济形态,即充分发挥互联网在生产要素配量中的优化和集成作用,将互联网的创新成果深度融合于经济社会各领域之中，提高实体经济的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新状态。

2021-06-18
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百度自研人脸闸机识别设备产品介绍V1.0

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

2021-05-07
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工业大数据技术与架构

工业大数据是工业企业的重要资产，是企业实现转型升级的核心要素。分析了工业大数据的主要来源及其特点，给出了一种工业大数据参考架构，从生命周期与价值流、企业纵向层和IT价值链3个维度，讨论了企业实现基于工业大数据的价值创新和企业转型的典型应用与业务价值创新、企业各层所需部署的信息（物理）系统以及指导工业大数据应用落地的业务架构、信息系统架构和信息技术架构，最后分析了一种工业大数据典型应用案例的架构与技术，验证了所提架构的有效性。

2021-05-06
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人工智能与生活

1965年,约翰霍普金斯大学应用物理实验室研制出Beast机器人。Beast已经能通过声纳系统、光电管等装置,根据环境校正自己的位置。

2021-04-30
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XSS猎人的捕猎日记

前端：一个xss如何玩出花来，能出一系列20个教程的技术还能有哪些实战场景，一个前端大师如何优雅的狩猎。

2021-05-07
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智能制造与MES技术！

智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。

2021-04-26
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工业机器人技术全解析

1920年，捷克剧作家卡里洛·奇别克在其科幻剧本《罗萨姆万能机器人制造公司》（Rossum＇s Universal Robots）首次使用了ROBOT这个名词，之后便成为机器人的代名词。

2021-04-24
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疫情之下，电梯物联网如何为大众保驾护航？

新再灵云梯系统是对电梯进行在线实时监测，借助物联网手段准确了解电梯的运行情况，通过实时采集的电梯维保、检验等数据，充分利用电梯远程检测技术，以及大数据分析预判电梯安全状态，及时反馈电梯问题。

2021-04-22
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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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2026西门子收购战略分析及对我工业软件做大做强启示报告

工业软件是现代工业的“数字大脑”与“神经网络”，是制造业数智化转型升级的“软基础”。在人工智能、数字孪生与物理AI加速融合背景下，工业软件竞争正从单点产品竞争转向“平台能力+数据体系+行业知识+生态网络”的系统竞争，头部企业通过持续并购整合快速构建全链条能力版图，成为全球产业演进的重要特征。其中，西门子近年来围绕工业软件连续开展战略性收购，逐步形成覆盖研发设计、工程仿真、生产制造、运维服务和工业智能的全生命周期能力体系，成为全球工业软件由工具软件向工业智能平台演进的重要代表。

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2026我国道路货运能源转型技术路径研究-基于行业调研报告

自2014年进入中国市场以来，智慧货运中心始终致力于打造合规、高效、可持续的中国物流货运行业，助力实现智慧货运中心的全球减碳目标。智慧货运中心支持工业和政府部门在排放测算与减排方面的政策目标，并且依托“零排放货运行动”平台，积极推广新能源重卡的应用。同时，基于可持续航空燃料在全球货运航空减排中的重要作用，智慧货运中心也着力构建面向中国及亚洲地区的行业交流平台。为实现零排放货运的长期目标，智慧货运中心将在所有项目中建立系统性机制，全面跟踪并评估潜在与已实现的减排成效。

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2026通用型智能体L1-L5分级安全框架白皮书

自2022年大语言模型(Large Language Model, LLM)取得突破以来，人工智能(ArtificialIntelligence,AI)正从“生成式工具”逐渐演进为“自主行动主体”。以大语言模型作为推理与决策核心的智能体(Agent)，能够感知环境、规划路径、调用工具、保持记忆，在有限人类监督下自主完成多步骤的复杂任务。2025年以来，智能体的数量和能力呈持续增长态势，应用场景和发展规模不断扩大，为千行百业的发展提供巨大的赋能价值。然而，与高速发展的智能体技术相伴的是日益凸显的安全挑战。近期国内外频发的智能体安全事件，以及政策界和学术界相继发布的安全风险提示均表明，技术演进与安全治理之间存在显著的时间差。