高新兴科技集团副总裁刘志成先生以“突破边界，传承未来”为主题，从安全运营的角度，分享了其在物联网信息安全技术挑战、应对方案、体系构建等方面的经验和思考。 我所理解的物联网 我所理解的信息安全 身份与权限 应用 数据 安全趋势 物联网安全的传承与挑战 物联网安全技术挑战 物联网安全运营挑战应对 理想体系
从物联网安全事件看僵尸网络演进 僵尸网络类型 僵尸网络的治理关键是对C&C服务器的治理 僵尸网络C&C躲避打击的主要技术与治理难点 基于DNS基础设施数据的僵尸网络治理 DGA算法结构及域名特点介绍 基于DNS数据检测技术的应用
工控模式下的物联网开发 优点：无需重新学习，项目重构代价小（针对早期工控从业者） 缺点：不适合批量化，规模化物联网项目开发 云平台下的物联网开发 优点：高安全，高并发，接口统一，适合规模化实施 缺点：知识点众多，有一定的学习曲线
xx的医疗物联网系统，由一套设备同时提供四种网络功能，包括WIFI网络、RFID定位网络、医疗遥测网络和RFID识别网络，通过在医院的各种物品上放置各种电子标签、传感器、或在人身上佩戴可穿戴设备，对医院的人和物进行精细化管理，帮助医院提高效率、优化管理、降低成本，让医院的管理进入智能化朝代。
建设“互联网+”智慧能源示范项目是构建“互联网+”智慧能源系统的重要任务之一，有利于提高能源供需协调能力，推动能源清洁生产和就近消纳,减少弃风、弃光、弃水限电，促进可再生能源消纳,是提高能源系统综合效率的重要抓手,对于建设清洁低碳、安全高效现代能源体系具有重要的现实意义和深远的战略意义。
各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，各省、自治区、直辖市通信管理局，各相关单位： 2019年11月，工业和信息化部办公厅印发《“5G+工业互联网”512工程推进方案》（工信厅信管〔2019〕78号），推动“5G+工业互联网”融合创新发展。一年多来，在产业各方共同努力下，“5G+工业互联网”在建项目已超过1500个，覆盖20余个国民经济重要行业，在实体经济数字化、网络化、智能化转型升级进程中发挥了重要作用。 为系统总结发展成效，向更多行业和企业应用“5G+工业互联网”提供具有借鉴意义的模式和经验，我局会同各省（自治区、直辖市）工业和信息化主管部门、通信管理局，经地方推荐、企业报送、专家评审等环节，总结形成《“5G+工业互联网”十个典型应用场景和五个重点行业实践》，具体介绍10个典型场景及5个重点行业“5G+工业互联网”的实际应用情况。 现将上述成果文件予以发布，供产业各方参考。后续，工业和信息化部将持续推动产业创新发展，拟于年内再发布一批“5G+工业互联网”典型场景和重点行业。
主要关注全球性平台的打造·力求搭建跨全行业水平一体化通用平台，非常关注接口协议标准·目前大多能实现对终端侧的管理及配置,对应用侧的计划管理等,未来希望更多更开放的平台功能，目前关注如何调整带宽资源使资费下降,研究地址和号码资源的合理分配及储备·关注行业解决方案相关研发
以往油藏数据的可视化研究绝大多数是基于 C ＋＋语言和 OpenGL 图形技术，大多数商业软件基于 OpenGL 的高级商业软件包 Open Inventor，也有一部分使用开源软件包 OSG 或直接使用 OpenGL 开发。Win- dows 作为目前的主流桌面平台，能够提供非常强大的图形功能，并且提供了强大的 Direct 3D 图形接口用于 WPF 开发。本文提出一种基于 WPF 技术和 MVVM设计模式并利用 helix、directx 图形接口的高性能三维可 视化解决方案，不仅在显示效率和效果上能够满足需求，同时通过应用 MVVM模式，使得三维控件的易用性 得到较大提高，能够方便地嵌入 WPF 应用中，该模式对于实现更高质量，更易于维护和移植的软件意义重 大。
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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
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”。
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。
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。
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。
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
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
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