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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工业短距离无线通信安全探索与防护研究

拆解控制装置：通过观察，结合芯片datasheet，对照遥控器指南与对应SPI接口，分别进行遥控器各项功能测试，并解析对应控制指令。通过编写代码辅助整理，一系列研究后成功得到命令序列。

2021-05-07
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Serverless 在大规模数据处理的实践

？低成本：丰富的计量模式，无需再为“闲置资源”买单，Serverless 起来更简单；？高可用高并发：多可用区容灾、毫秒级弹性伸缩，解决高并发；？开箱即用的强大监控系统：监控函数实时详情，可快速定位问题，以及提供业务分析能力等？更轻量更灵活：与 OSS 等云产品天然集成，支持NAS、ECS云盘等多种存储类型，快速实现音视频转码、NLP 分词提取等；也可满足各种类型定制性的高级需求，多种操作组合流程，如：转码+ 加水印 + 记录转码详情到数据库、制作视频首页 GIF、预热 CDN 等等

2021-05-06
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（胡宗棠）云原生微服务大会（下一代高性能云原生消息队列-ApacheRocketMQ）_初稿

消息服务作为应用的通信基础设施，是微服务架构应用的核心依赖，也是实践云原生的核心设计理念的关键技术，通过消息服务能够让用户很容易架构出分布式的、高性能的、弹性的和鲁棒的应用程序。消息服务在云原生的重要性也导致其极可能成为应用实践云原生的阻塞点，所以消息服务的云原生化是至关重要的。 Apache RocketMQ 是一款开源的高性能云原生消息队列，其基于高可用分布式集群技术，提供低延时和高可靠的消息发布与订阅服务；目前开源版本, 已经

2021-05-06
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搜索推荐Serverless架构和业务中台技术实践-沈敏

TPP（阿里个性化平台）是阿里巴巴集团的大规模 Serverless 平台和搜索推荐业务大中台，核心价值是支持业务快速迭代，让用户只关注自己的业务逻辑，除服务搜索推荐外同时涵盖优酷 / 菜鸟 / 盒马 / 饿了吗 / 阿里健康等 62+BU，2018 年双 11 峰值达到 270w+QPS。TPP 以 Serverless 架构为基础构建搜索推荐业务大中台，提供 Faas（函数计算），SpringBoot，全图化等多种开发方式，24 小时自动弹性和流量调度让千级别推荐场景自动伸缩，实现资源利用率更大化，让开发同学从运维中解放。图化算子化方案让用户更快构建标准流程和扩展，让用户进一步专注于业务逻辑，性能和效率得到大幅提升

2021-04-25
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JAVA数据库课程设计

这次的设计主要是做出一个小型的管理系统，来加强对JAVA所学知识的巩固和融会贯通，可以说是对一个学期所学知识的一个小结，加深对JAVA数据库的理解。该系统具备管理学生信息、课程信息、选课信息的功能:用户通过输入账号和密码进下该系统后，可以进行一些基础维护（学生信息维护、课程信息维护、选课信息维护）。全部都可以进行增加、修改、删除、模糊查询。

2021-04-25
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大数据开源框架技术汇总

主要基于对现阶段一些常用的大数据开源框架技术的整理，只是一些简单的介绍，并不是详细技术梳理。Azure的主要目标是为开发者提供一个平台，帮助开发可运行在云服务器、数据中心、Web和PC上的应用程序。云计算的开发者能使用微软全球数据中心的储存、计算能力和网络基础服务。

2021-04-22
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云计算环境下的信息安全V2.0

云计算并不必然比你目前的环境更为安全或不安全。云计算中的安全控制其主要部分与其它IT环境中的安全控制并没有什么不同。采用的云服务模型、运行模式以及提供云服务的技术，与传统IT解决方案相比云计算面临不同风险，应采取相应对策。

2021-04-22
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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产品介绍

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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人人都会Vibe Coding面向普通人开发者的科普与实用指南

Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告（2026年）

智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进