本发明涉及一种基于DE？GWO？SVR的工业互联网安全态势预测方法，属于工业互联网安全技术领域，包括：S1：收集工业互联网安全数据信息及安全资产信息并进行预处理，建立工业互联网安全数据库；S2：对数据库中的安全数据进行处理，得到工业互联网安全态势值数据集；S3：采用滑动窗口法将工业互联网安全态势值数据集中的数据构建出训练样本数据集和测试样本数据集；S4：构建基于DE？GWO？SVR的工业互联网安全态势预测模型预测未来安全态势；S5：检验安全态势预测模型，若不满足要求，则返回步骤S4，直至预测结果满足要求。本发明可准确预测工业互联网安全态势，为工业互联网安全提供更好的保障。
本发明涉及一种基于区块链的工业互联网数据安全管理系统及方法，针对现有数据安全管理机制，在工业互联网应用场景下无法很好满足安全、管理、性能需求的问题，提出了一种在工业互联网环境下基于区块链技术的数据安全管理机制与系统，其中区块链作为受信任的第三方来实现工业数据的安全传输与认证、溯源等工作。具体来说，本发明采用了许可链作为底层系统，并在此基础上定义了数据的存储格式与各级用户的访问控制方案，包括权限定义与变更方案，以及对应的离链数据验证、链上数据分级访问的执行流程。本发明共由两部分构成：基于区块链的工业数据安全管理系统功能模块设计与系统运行流程。
本发明公开了一种工业互联网标识解析系统代理服务的实现方法，本方法中，首先是在服务器的8000端口搭建Handle系统的代理服务器，然后在Handle系统的前端调用代理服务器提供的接口并以编程的方式使用HTTP协议来注册和管理标识，用户发出对应的RESTAPI请求，经过身份验证之后，代理服务器给出相应的HTTP响应。代理服务可以为工业互联网标识解析二级节点提供代理服务。本代理服务还开发了标识模糊查询功能、标识解析量统计功能、批量注册标识功能以及服务器状态监测功能。
研究边端融合的深度模型终端情境自适应问题. 提出边端融合增强的模型压缩方法（X-ADMM），利用模型压缩技术简化模型结构，以层为粒度寻找模型最佳分割点，协同边端设备提高运行效率. 为了实现模型分割的动态自适应，提出基于图的自适应深度模型手术刀算法（GADS）. 当模型运行情境（如存储、电量、带宽等）发生变化时，优先在邻近分割状态中快速搜索最能满足资源约束的分割点，实现快速自适应调整. 实验结果表明，该模型平均在 0.1 ms 内实现了模型分割点的自适应调优，在保证模型精度下降不超过 2.5% 的情况下，运行总时延最高下降了 56.65%.
随若餐饮外卖行业的愈发成熟,用户使用习惯也逐渐因定,餐饮外卖领域主要APP的用户活跃规模全年保持稳定,波动幅度较小。战止2019年12月底,有效外卖行业移动APP月度活跃用户规模达9394.3万人。
5G NSA锚点性能分析和优化方法研究，通过科学方法进行论证。
本发明公开了一种跨地区跨行业的工业互联网实体的标识方法，本发明通过在工业互联网标识内设置国家编码、地区编码、行业编码、企业编码以及企业内部编码，以实现对跨地区跨行业的工业互联网实体的上下游产品数据的链接与整合，从而有效解决了现有技术中工业互联网标识解析体系查询领域受限的问题。
本发明实施例提供一种工业互联网中边缘层的互操作方法及中间件，包括：通过连接点接收由发送端发出的协议报文，连接点预先配置为接收以预设的通讯协议编写的协议报文，连接点还预先配置至少一种转发规则；获取与连接点对应的通讯协议的实现规则，利用实现规则对协议报文进行解析，获得结构化的数据；根据结构化的数据确定并执行连接点的可执行的转发规则，以将结构化的数据通过预先构建的语义转换模块转换为目标数据；将目标数据通过目的连接点发送至目标端的端口，其中，语义转换模块、目的连接点和目标端的端口均记录在可执行的转发规则中。本发明实施例能够以配置化的效果实现协议报文的分类处理以及有序转发，增加互操作的灵活性。
没有账户，需要注册
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)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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1950年，“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》，这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇，图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象，同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形
OpenClaw核心价值 核心定义 高能动性智能体:直接操作电脑、调用工具、执行复杂科研任务三层架构:大脑(大模型)+手脚(Skil插件)+记忆(Memory存储)
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