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政府数字化的杭州实践

府数字化的背景 浙江政府数字化改革的三个阶段 杭州政府数字化转型总体思路 2大目标 1个支撑 2大模型 杭州政府数字化转型总体框架 杭州政府数字化转型层级架构 经济调节数字化应用工程 市场监管数字化应用工程 公共服务数字化应用工程 社会管理数字化应用工程 生态环境保护数字化应用工程 政府运行数字化应用工程

  • 2021-06-25
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智能科技与智能产业的发展与挑战

大科学,大技术,大产业,大社会进入大交叉时代 产业升级“三叠浪”:实体经济与数字技术深度融合成趋势 互联网产业形成中美“双头领跑”格局 迈向智能化的“新物理世界” 数字孪生的持续演进:算力成本的戏剧性降低 发展数字经济与智能产业的五个关键词 网络协同和数据智能是数字化转型双螺旋 网络协同——“双十一”诠释的社会化协同你未来的核心能力,可能刚好在营业执照之外 消费升级、全链路体验,年轻化人群是三大驱动力 数据智能驱动产业转型 城市大脑 工业大脑 人工智能在20年内长期处于数据智能代表的弱人工智能状态 全球探索人工智能治理的主要举措 全球探索人工智能治理的基本共识 全球探索人工智能治理的基本框架

  • 2021-06-25
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从RSAC2020展望数字化与新基建下的网络安全发展机遇

从中美产业差距:看中国网络安全产业的不足与挑战 面对数字化深入与新基建: 新一代网络安全框架实现产业提升

  • 2021-06-25
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汽车.工控和物联网行业的.0Day.漏洞主动挖掘技术

在现代的汽车、工控和物联网等行业,各种网络协议被广泛使用,这些网络协议带来了大量的安全问题。举例来说,黑客甚至能够远程获取行驶中汽车的控制权,此类问题如何防护?本主题将以主流的 0Day 漏洞攻击技术-网络协议 Fuzzing 作为切入点进行解析。包括: 网络协议 Fuzzing 的原理。 千万级的别 Fuzzing 测试用例生成——Model base 建模技术。 Safeguard 增强安全检测技术原理。 实际示例:心脏出血漏洞和苹果公司旁路验证缺陷(Authentication Bypass, CVE-2012-2388)的发现过程。 不同行业的特殊漏洞挖掘场景-汽车安全、工控安全、物联网。 听众受益: 深入理解网络协议 Fuzzing 的技术原理。 通过 0Day 漏洞的实际案例,看到 Fuzzing 测试能够达到的 0Day 漏洞挖掘效果。 探寻属于自己行业的网络协议 Fuzzing... ? 网络协议Fuzzing原理 ? 基于Model-base千万级别fuzzing用例生成技术 ? Safeguard增强安全功能检测技术 ? 用fuzzing技术发现Heartbleed(“心脏出血”)漏洞 ? 不同行业的fuzzing应用场

  • 2021-06-25
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RFID在物联网中的运用

10下的基本思想是美国麻省理工学院在1999 ?物联网: The Intermet Of 统激光日描器等信息传感设备按照约定的协 交换、通信,以此来实现智能化识别、定位

  • 2021-06-25
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车联网安全的挑战和实践

车联网安全的挑战和实践 什么是 车联 网安全 02 车联 网安全的挑 战 03 我 们 的思考和 实 践 01 什么是 车联 网安全 共享 单车 的安全研究 某汽 车 分 时 租 赁 服 务 的后台 获 取 车辆 , 用 户 , 账户 信息, 并能 实 施 篡 改和 远 程控制 某知名高端汽 车 品牌移 动 App 发现 SQL 注入的漏洞, 可以 获 取数十万 车 主用 户 信息 02 车联 网安全的挑 战 越来越多的功能 ? 手机 App ? 后台服 务 ? 无 线 通 讯 ? OTA 更新 ? 蓝 牙 钥 匙 ? 胎 压监测 ? 远 程 诊 断 ? 信息采集 ? V2V / V2X 越来越多的攻 击 面 脆弱而封 闭 的 车 内网 络 + 互 联 网 主机厂的挑 战

  • 2021-06-25
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万物互联下的智慧城市安全

Gartner 预测 2018年互联设备数量 超过30亿台 物联网发展日新月异,用户渐失掌控能力 全球城市正走向智能化 2 年内全球将投入1 万亿美元建设智能城市 全球城市变得越来越智能···但在城市设计过程中是否考虑到安全性? Shodan网站,查询全球网络设备信息 2016 Shodan 报告 曝露出美国城市网络资产风险状况 物联网攻击的步骤 物联网安全威胁

  • 2021-06-25
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从智能家电到智慧生活

家庭物联网的发展 家庭安全攻与防 安全建设的思考 智慧生活安全总结 智慧生活安全总结 安全建设的思考

  • 2021-06-25
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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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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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