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基于工业互联网架构和物联网技术的企业转型分析

工业互联网是实现第4 次工业革命的有效架构体系,主要包括边缘计算层、IaaS 基础设施服务层、PaaS 平台服务层、SaaS 应用服务层(从下到上)4 层关系结构。其中,网络是其基础,安全是其保障,数据是其主要要素。物联网技术 基于信息系统“万物互联”场景理念,促进IT、OT、CT 业务走向融合,同时使工业现场总线逐步演变为以太网、IEEE802.11、5G 通信等技术,物联网架构基本包括感知层、网络层、应用层。本篇文章旨在以工业互联网架构、物联网技术、云计算技术为基础,分析智慧园区建设实践及企业数字化转型思路

  • 2024-01-29
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O形圈相关知识介绍

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  • 2024-04-04
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ChatGPT到底有多厉害,看看各个行业专家怎么说

从全球来看,AI行业已经形成了一超一强的格局,一超指美国,一强指中国,其他国家不足道矣(虽然加拿大有Hinton,英国有DeepMind),因为只有这两个国家才形成了AI的全面研究和广泛的产业应用,这和互联网行业的发展紧密相关。预训练模型是AI的全新研究范式,能够让AI从传统任务型模型(一千个任务需要一千个模型,研发成本高),走向一个模型解决多种任务(先训练一个基础模型,然后再针对下游任务进行微调),大模型更是如此,其目标是one for all,一个模型解决所有任务,这就离通用人工智能不远了。

  • 2023-04-28
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(文末送18本ChatGPT扫盲书)从一路高歌到遭多国“封杀”,ChatGPT未来将是什么样子?

的问题,梳理了AI及AIGC的发展脉络,描述了ChatGPT的诞生过程,分析了ChatGPT的技术实现原理,讲解了ChatGPT的使用方法、基于API的用例以及在Web3和元宇宙领域的应用,最后对ChatGPT和AI的未来进行了展望。未来,随着计算机硬件技术的不断提高,ChatGPT可以借助更加先进的硬件设备来进一步提升模型的规模和能力,为自然语言处理领域的发展带来更多的可能性。例如,在客服对话中,ChatGPT可以通过对用户输入的问题进行分析,生成符合用户需求和语境的回答,提高客服的效率和质量。

  • 2023-05-05
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ChatGPT真的能取代程序员吗?

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  • 2023-05-05
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授权发表:基于 ERC-3525 的数字发票案例入选澳洲央行数字货币试点计划

说明:本文为澳洲央行及澳洲数字金融合作研究中心(DFCRC)授权发布的新闻稿。文章中提到的 Unizon “发票通证化” 案例,是 ERC-3525 应用生态发展的一项重要进展。作为 ERC-3525 的提出者,Solv 积极支持此类 Web3 探索,并且乐见 Web3 技术在实体经济中得到应用。3 月 2 日,澳大利亚中央银行和数字金融合作研究中心(DFCRC)对外公布了其数字货币试点计划的 1...

  • 2023-05-05
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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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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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