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近源渗透之红队视角看WiFi

无线网络已经事实上成为了企业移动化办公的重要基础设施,但由于普遍缺乏有效的管理,部署与使用人员的安全意识和专业知识的不足,导致AP分布混乱,设备安全性脆弱,无线网络也越来越多的成为黑客入侵企业内网系统的突破口,由此给企业带来新的安全威胁。

  • 2021-05-07
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Dex格式消亡史——最新Dex保护技术:流式编码

Dex是安卓平台主要执行体文件 Dalvik/ART虚拟机通过对Dex的解析和解释执行,支撑起Java、kotlin等开发语言 通过idx索引到Table、off偏移到Data实现检索

  • 2021-05-07
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Serverless 工作流适用场景及最佳实践

o 模板方式定义控制逻辑和任务依赖:减少重复工作,统 一定义标准 o 控制逻辑和任务逻辑解耦:细化责任,便于管理和维护 o 长时间运行的流程:维护任务持久化,任务调度可靠性 o 流程控制中心化,可视化:增强进度可观测性,方便沟 通交流 o 保证结果一致性,提高容错性要求:对错误重试,捕获, 执行回滚或补偿逻辑

  • 2021-06-23
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一种基于大数据平台的生产数据智能管控系统

本发明提供一种基于大数据平台的生产数 据智能管控系统,包括数据采集终端、数据接入 层、协议转换层、边缘处理层、数据应用层,所述 数据采集终端将各终端采集到的数据传输至数 据接入层,所述数据接入层将数据分类传输至协 议转换层,所述协议转换层将数据传输至边缘处 理层,所述边缘处理层将数据经过数据预处理、 数据缓存、计算后,提供给数据应用层,为其应用 提供支撑。通过本发明,以解决现有技术存在的 监控力度不够、耗费大量人力、无法实时准确把 控整体生产情况的问题。

  • 2021-06-23
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一种基于工业互联网的智能制造系统及方法

本发明公开了一种基于工业互联网的智能 制造系统及方法,具体涉及智能制造技术领域, 解决了现有技术中工业互联网中不能够合理的 对工业设备进行预测性维保的技术问题,通过设 备维保单元分析设备的使用数据,对设备进行预 测性维保,通过公式获取到设备的预测维保系 数,若设备的预测维保系数<预测维保系数阈 值,则判定该设备状态一般,生成需要维保信号 并将需要维保信号发送至管理人员的手机终端; 对设备进行预测性维保,降低了设备出现故障的 风险,同时减少了维保的成本;合理分配勘测人 员,降低实际成本,减少勘测人员的工作量,提高 了工作效率。

  • 2021-06-21
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一种工业互联网的构建方法、装置及计算机存储介质

本申请实施例中提供了一种工业互联网的 构建方法、装置及计算机存储介质,方法包括:确 定待构建的工业互联网应用的达成目标,达成目 标包括一个或多个指标和各指标对应的目标值; 获取待构建的工业互联网应用的业务流程,业务 流程包括多个生产节点,以及多个生产节点之间 的业务关系;根据预先建立的指标与生产节点之 间的关联联系,将达成目标中的一个或多个指标 关联至相应的生产节点;将与指标关联的生产节 点作为取数节点,并在业务流程上关联显示取数 节点、以及与各取数节点相关联的指标。采用本 申请中的方案,能够提升工业互联网实施的效 率。

  • 2021-06-19
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工业互联网的节套短后坐式自动步枪

本发明公开了工业互联网的节套短后坐式自动步枪,包括底箱,所述底箱下端面固设有左右对称的底块,所述底块内转动的设置有左右对称且与地面相抵的底板,所述底板之间通过弹簧弹性连接,所述底箱上端面内固设有开口朝上的开腔,所述开腔内滑动的设置有左右对称的滑块,远离所述开腔竖直中心线的所述滑块端面固设有延伸轴,所述延伸轴滑动的贯穿所述开腔并延伸出外部空间,本发明设备结构简单,使用方便,此设备采用便于调节式结构,利用多驱动结构将相关部件综合驱动到指定位置,实现了高效高精度的射击过程,同时利用了便于拆装的装卡结构实现了不同自动步枪的快速更换。

  • 2021-06-22
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工业互联网的动态安全防护方法及装置

本申请实施例提供一种工业互联网的动态安全防护方法及装置,通过在训练过程中结合在预设时间段内防护的动态数据分段的特征信息以及该互联网传输进程对应的防护等级特征,在每次传输防护行为中基于剔除了仿真防护行为中的前置等待防护行为后的余下传输防护行为进行模型训练,可以避免由于一些突发的传输防护行为的累积导致对后续的传输防护行为产生长期影响而导致在模型训练过程中错误地学习这些特征的情况,进而提高后续的安全防护效果。

  • 2021-06-18
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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)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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