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BCNet-Q-S使用手册V1.0

BCNet-Q-S 用于三菱 Q 系列 PLC 以太网数据采集,非常方便构建生产管理系统。模块集成 WiFi 功能,支持 AP 模式、STA 模式和 AP+STA 模式,非常方便构建 WiFi 网络,直接通过 WiFi 进行 PLC 编程、数据采集。

  • 2022-10-12
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麒麟框架:现代化的逆向分析体验

- 在沙箱环境内模拟执??进制?件。 - 在模拟的基础上提供统?的分析API。 - 插桩分析、快照、系统调?和API劫持等。 - 跨系统:Windows, MacOS, Linux, BSD, UEFI, MBR - 跨架构:x86, x86_64, arm, arm64, mips, 8086 - 跨?进制:PE, MachO, ELF, UEFI(PE), COM - GDB 调试?持以及我们??的调试器 Qdb。 - IDA 插件赋予 IDA 动态插桩分析能?。

  • 2021-05-07
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APT检测设备的扩展研究

大部分可参考的动态沙箱技术解决方案,基本都可实现本地部署,且开源方便二次开发。唯有iOS动态沙箱需要重新设计和开发。为了能检测出未知Malware(0 Day等),同时又能知晓影响面(版本、位数等),我们首先需要提取iOS App中的Mach-O文件,再根据32位或者64位来进行相应的检测。Corellium的虚拟化方案虽然非常完备,但对于我们的需求来说过重,且开发成本极高。因此我们更倾向于类似Darling(或者Wine)的轻量级解决方案。

  • 2021-04-29
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一种智能高校楼宇消防安全及应急系统

一种智能高校楼宇消防安全及应急系统,属于高校消防技术领域,包括中央处理器、信号收发器、探头、电源模块、灭火模块、排烟模块、警铃模块,其特征在于:所述信号收发器输入信号端连接有探头,所述信号收发器输出信号端连接有中央处理器,所述中央处理器一号输出信号端连接有电源模块,所述中央处理器二号输出信号端连接有灭火模块,所述中央处理器三号输出信号端连接有排烟模块,所述中央处理器四号输出信号端连接有警铃模块,工作人员可以将探头放置在教室不同高的的墙体上,并且在火灾发生时可以在第一时间将电源进行断电。

  • 2021-04-28
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楼宇垃圾回收管道的分类引导装置

本实用新型的楼宇垃圾回收管道的分类引导装置,垃圾通道纵向设置于楼宇,垃圾通道包括若干个投物门、若干垃圾分类管道以及餐厨垃圾管道,投物门逐层设置,投物门包括识别装置,若干垃圾分类管道分别设置于垃圾通道底端不同高度位置,餐厨垃圾管道与垃圾通道末端连通;垃圾分类管道设有引导结构,引导结构包括导向板以及电动推杆,电动推杆驱动推杆伸缩带动导向板贴紧垃圾通道内壁或撑起以实现将不同类的垃圾引导向对应的垃圾分类管道。本方案通过上述设计配合控制方法,通过智能化控制实现在原有垃圾管道的基础上对不同种类的垃圾进行分类回收,减少垃圾处理成本,实现更有针对性的对不同种类的垃圾进行回收利用,减少土地资源的消耗。

  • 2021-04-30
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公司ERP系统技术要求-公开

未来XXXXX电子有限公司应构筑以ERP系统为核心的集成的生产经营管控平台,基于统一集成的信息化管控平台,通过合理的组织结构设计、业务流程的设计和统一规范的基础数据管理,不断推进和建设信息化对企业的支撑体系。

  • 2021-04-23
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5G技术之OSS/BSS

什么是BSS和OSS 根据维基百科,OSS/BSS系统,在电信中,指运营支持系统和业务支持系统。这种区别强调了维护网络运营和构建网络所围绕的业务之间的关注点分离。通信服务提供商通过其OSS/BSS支持广泛的服务和功能。

  • 2021-04-21
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作业帮-Doris在数仓中的实践-DorisMeetup

在大数据生态中,数据分析系统在数据创造价值过程中起着非常关键的作用,直接影响业务决策效率以及决策质量。Apache Doris 作为一款支持对海量大数据进行快速分析的 MPP 数据库,在数据分析领域有着简单易用、高性能等优点

  • 2021-04-17
  • 阅读271
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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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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