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2018应急响应分论坛安全架构上的应急响应.岑欣伟.莫情..阿里云

安全事件频发,我们如何在第一时间快速止血? ? 云计算坏境下海量的数据,如何做到对威胁的全面覆盖? ? 互联网黑灰产猖獗, 魔高一尺、道高一丈,如何对抗专业团伙,确保业务安全? ? 安全对抗成本很高,是否有方式可以高效、智能、低成本进行日常应急响应?

  • 2021-06-23
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.浅谈企业入侵应对就绪

第一道防线:安全的访问 最后一道防线, 终端EDR 但是,没有100%的防御安全 响应速度慢 = 更高的风险 紧急事件响应需要的关键组件

  • 2021-06-23
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人寿保险信息化战略规划项目IT现状评估报告(doc 48)

智能工厂是利用各种现代化的技术,实现工厂的办公、管理及生产自动化,达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的。楼宇自控系统、生产过程监控系统、工业电视监视及保安电视监视系统、 防盗报警系统、停车场管理系统、一卡通智能化管理系统、 公共广播系统、综合布线系统、计算机网络系统、系统综合以及测控技术与仪器专业系统集成。

  • 2021-05-07
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智慧社区综合管理平台技术解决方案

智慧社区:是指充分利用物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术的集成应用,为社区居 民提供一个安全、舒适、便利的现代化、智慧化生活环境,从而形成基于信息化、智能化社会管理 与服务的一种新的管理形态的社区。是社区管理的一种新理念、新创新模式。 智慧社区的“ 绿色内涵 ”:以信息化为驱动,推动社区生态转型,旨在通过先进智能技术应用和开发建设模式创新,综合运用 信息科学和技术、消费方式、决策和管理方法,挖掘社区范围内外资源潜力,建设生态高效、信息 发达、经济繁荣新型现代化社区。

  • 2021-05-28
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当前背景下有色金属投资策略-20200201

此次价格下跌属于系统性风险引发。此次风险涉及所有商品价格都发生动荡,它断裂层大,涉及面广。供需基本面短期变化不大,恐慌情绪占主导。疫情结束后的经济复苏和财政刺激措施推出可能性较大,能部分对冲短期的负面影响。从保值角度看,执行了严格的套期保值企业,由于现货和期货没有风险敞口,能够很好的规避此次剧烈价格风险波动。而没有保值或者保值不完全的矿山和原料生产企业则出现损失。操作策略:短期的金属价格受疫情影响波动会加大,行情反复较多,操作难度高,建议轻仓短线交易,不要追涨杀跌。价格会随着疫情加剧出现恐慌,而疫情出现结束信号时会出现买入时机,可尝试参与。

  • 2021-03-27
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石油天然气管道工控系统安全监测与态势感知 保障国家关键基础设施安全

近年来石油天然气基础设施已经成为黑客组织的攻击目标,2017年发生的针对沙特某石油天然气装置功能安全仪表系统(SIS)的攻击为各国网络安全主管机构和基础设施运营企业敲响了警钟。 本项目用户负责长距离输油气管道的运营管理、建设和科研, 承载着国家重大战略物资输送的任务,拥有集油气管道输送技术研发、服务、培训、检测和监测为一体的专业科研机构,科研力量雄厚,科研设施完备,拥有管道核心技术研发能力,在油气储运工艺、管道完整性管理 、管道化学添加剂、管道规划、信息与经济等研究领域整体处于国内领先水平。

  • 2021-03-21
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智慧水利的基础-数字流域-许新宜

智慧社会建设引发新思考? 中共中央政治局12月8日下午就实施国家大数据战略进行 第二次集体学习。习近平指出,大数据是信息化发展的 新阶段, 实施国家大数据战略 加快建设数字中国。 十九大报告中指出: 加强应用基础研究,拓展实施国家重大科技项目,突出关键共性 技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新,为建设科技强国、质量强国、航天 强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会提供有力支撑。 —— 习近平

  • 2021-03-21
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中石化SEI专家分享硫磺回收装置液硫脱气设备的腐蚀与控制

炼油企业通常采用硫磺回收装置处理其他装置产生的酸性气。目前的硫磺回收装置采用克劳斯炉 系统将 H2S 转化成液硫,然后进入硫磺成型装置制备固体硫磺。克劳斯炉系统生产的液硫通常含有质量分数 250~300μg/g 的硫化物。根据 GB/T 2449.2—2015《工业硫磺 第 2 部分:液体产品》的要求,液硫中硫化氢(H2 S)和多硫化氢(H2 S x)的质量分数(以 H2 S 计)须低于 15μg/g。基于此,所有硫磺回收装置均设置有液硫脱气系统。不同工艺包采用的脱气方案不同,原理都是使 H 2 S x 分解为 H 2 S,再进一步氧化为单质硫[1]。通常采用空气作为脱气介质,空气中的氧气可以使 H2S 氧化为硫。

  • 2021-04-03
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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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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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