从UEBA到SOAR.ATD.下一代SIEM.@AI

当前网络安全风险；当前网络安全防护思路的局限性；新思路-UEBA；UEBA（user entity behavior analysis，用户行为分析）；从识别到处理-SOAR；SOAR（安全编排自动化响应）；ATD-新一代的SIEM@AI深度威胁感知系统；ATD整体架构 ATD部署模式：最后一道防线。

2021-04-29
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基于分段粒子群算法的梯级水库多目标优化调度模型研究_吴志远

提出了约束破坏向量、分段粒子群算法以及多目标分段粒子群算法,有效解决了在时间步长较小、计算时段数目较多时,传统智能优化算法解水库优化调度问题的寻优效率低下甚至无可行解的问题。该方法基于粒子群算法框架,引入约束破坏向量、分段操作和特殊变异操作来增强进化过程中的种群质量,从而提高算法的计算效率。闽江流域金溪梯级水库多目标优化调度的实例分析表明,在解时间步长较小、计算时段数目较多的水库优化调度问题时,分段粒子群算法、多目标分段粒子群算法相对其他算法具有明显优势。

2021-04-29
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对物联网技术及其应用的思考

近年来， “物联网”这一名词，已经在全球被热捧起来，受到了很多国家的企业和学术界的关注，部分国家甚至想通过物联网技术，掀起21世纪新一轮的科技和经济浪潮。物联网可以理解为一种物体与物体之间互联形成的一种物物相连的网络，它让物体具有了“智慧”，可以极大扩充人类的沟通范围，并能实现更多智能的应用。物联网的实质是“物物相连的互联网”，它将人类生存的物理世界网络化和信息化，将分离的物理世界和现实世界的任何物体进行互联，并与信息空间进行互联整合，按照人的需求进行处理并及时反馈处理结果。

2021-05-06
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（秦粤）Serverless-前端的新疆域

Serverless推升？？义，具备以下特性的？需？户关？服务端的事情（容错、容灾、安全验证、？动扩缩容、？志调试等等）。按使？量（调？次数、时？等）付费，低费？和？性能并？，？多数场景下节省开？。快速迭代&试错能？（多版本控制，灰度，CI&CD等等）。？？需关？服务端运维的云PaaS服务？弹性按需，付费按量

2021-05-06
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（穹谷）云原生峰会-云原生微服务下混沌工程实践

ChaosBlade（混沌之刃）是一款遵循混沌实验模型，简单易用，功能强大的混沌实验工具。？通过混沌工程能推进系统“云原生化” ？混沌实验模型适用目前所有场景，简单清晰？ ChaosBlade 除简洁易用外，也支持云原生场景？ AHAS Chaos 平台使企业实施混沌工程更加简单

2021-05-06
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（童子龙）2020-阿里云-云原生峰会-掌门教育云原生落地实践

？采取双监控系统：自研监控工具和 Nacos 官方监控工具？采用 8C16G 三台集群部署？将近 660 个服务（非实例数）瞬间从 Eureka Server 同步到 Nacos Server，CPU 增长 3% ？系统平均负载从 0.15 左右上升到 0.45 左右？内存增长到 72%，归因为云原生微服务框架里内置较多的元数据（MetaData）

2021-05-06
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农业物联网技术在水稻育种中的应用

相对于育种技术，农业物联网技术的发展和应用相对较晚。它作为一个崭新的概念，它主要包括物联网架构技术、无线传感器网络、传感器技术、统一标识技术、定位技术和自动识别技术等。虽然发展时间较短，但是其发展非常迅速。其应用范围也十分广泛，遍及数字农业、环境保护、环境监测、花卉栽培、食品溯源和情报搜集等多个领域。

2021-05-12
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（吴晟）正确使用分布式追踪和APM系统

随着微服务的越来越流行，我们服务之间的调用关系就显得越来越复杂，我们急需一个APM工具来分析系统中存在的各种性能指标问题以及调用关系。目前主流的APM工具有CAT、Zipkin、Pinpoint以及SkyWalking

2021-05-06
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工业物联网平台发展重点：一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。

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算力互联网体系架构研究报告

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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。