针对用于检测恶意软件的深度强化学习技术的训练技术

用于训练基于强化学习模型来检测恶意软件的系统的技术。这样的已训练系统检测文件是恶意文件还是良性文件，并且确定在这种检测中停止文件执行的最佳时间。强化学习模型与事件分类器和文件分类器相结合可以学习到是在已观察到足够的状态信息之后停止执行，还是在需要更多事件来做出高置信的确定时继续执行。所公开的算法允许系统基于每个文件来决定何时停止。

2021-05-07
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高炉炉底板问题讨论

某些高炉存在炉底漏煤气，有的高炉炉底板边缘上翘，严重影响高炉的长寿和安全生产。高炉是个大型压力容器，通过分析认为，炉底板不仅起密封作用，还作为压力容器重要组成部分，承载炉内气体压力等的巨大盲板力作用。

2021-05-07
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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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（至简）ServiceMesh在超大规模场景下的落地挑战

随着微服务软件架构在互联网企业的广泛实践，新一代微服务软件架构技术悄然兴起， Service Mesh 便是其中之一。根据 Linkerd CEO Willian Morgan 对 Service Mesh 的定义，Service Mesh 是一层处理服务间通信的基础设施。云原生应用有着复杂的服务拓扑，Service Mesh 保证请求可以在这些拓扑中安全且可靠地穿梭，对整个服务网络进行观测和高效查错，以及通过灵活的流量治理能力为新功能上线提供高效的验证手段。在实际应用当中，Service Mesh 通常是由一系列轻量级的网络代理（又被称为 Sidecar）组成的，它们部署在应用进程的边上且对应用进程完全无感。

2021-05-06
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UPS通信电源系统数字化控制技术研究

近几年我国在UPS通信电源系统领域有所发展,其控制技术正朝着全数字化和智能化方向发展；但与国外相比还存在一定的差距,其主要原因是由于国内的控制模式和控制方法落后,而基于数字芯片的智能控制方法由于具有很强的非线性逼近能力和自适应、自寻优功能,针对非线性和时变的复杂电源系统取得了较好的控制效果[1]。研究设计更加适合的智能控制方法,充分发挥UPS电力电子器件以及变换拓扑电路的作用,从而研制出优质高效的UPS通信电源系统,对提高我国通信技术水平具有重要意义。

2021-05-06
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SpringCloudStream-方剑（洛夜）

2019 年，O＇Reilly 对 1500 名 IT 专业人员的调查中，有 40％的受访者在采用 Serverless 架构的组织中工作。2020 年DataDog 调查显示，现在有超过 50％的 AWS 用户正在使用 Serverless 架构的 AWS Lambda。 Serverless 正在成为主流，于是就诞生了下面这幅图，从单体应用的管理到微服务应用的管理再到函数的管理。

2021-05-06
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5G技术能为智能制造赋能

所谓5G，即第五代移动通信技术。如果说4G技术的主要优势在于数据传输速度快，能够以50倍于3G的速度在网上浏览，那么，作为网速约20倍于4G的5G技术，其价值不仅在于快，更在于能够每平方公里连接100万个以上的物体、通信传输的错误率为10的负9次方、时延可达到毫秒量级。

2021-05-06
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AI走向边缘

人工智能（AI）执行服务、识别模式、学习对象与情况之间的关系并做出决策。新的成熟的技术（例如5G、热效率高、低功耗的AI芯片组和AI本身）提供了一种范式转变，推动了全球监视和IoT传感器市场的发展。

2021-04-25
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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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