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金属矿山深部智能开采现状及其发展策略

在煤矿业仍然迅速发展的当下,对金属矿山深部智能开采现状及其发展策略的研究

  • 2023-01-17
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国外声呐技术发展综述

20世纪80年代,随着超大规模集成电路的出现,以及对声呐信号处理中大数据量处理和高速运算的要求,发展了一系列高速并行处理结构及器件,为声呐信号实现实时处理提供了条件。20世纪90年代以后,声呐发展未出现重大的突破,更多是适应电子信息技术的发展趋势,利用民用现成技术提高声呐的信息技术水平,适应浅海作战需求,同时降低成本。不过,20世纪90年代以后,在世界主要海军强国大力推动下,水声技术得到了长足发展。目前,水声技术中的水声通信问题已取得了较大进步,实现了具备中继能力的实时双向通信,这将促使潜艇融入整个海上编队,实现协同作战。

  • 2022-03-07
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数据开发,如何平衡效率与质量

数据开发的效率,是如何尽快的将产品设计、业务过程,转换为数据模型;数据开发的质量,则是如何尽快的将数据加工过程中的问题,识别出来。向业务交付的内容,是开发的内容;而如果开发的时候,忽略质量的问题,虽然交付的时候不会有感知,但往往会在排查问题阶段,把这些时间加倍的补偿回来。

  • 2021-09-01
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水电消防安装施工方案

水电消防安装施工方案

  • 2021-08-16
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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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.林明峰.大数据视角下的Web威胁分析

WEB在线威胁领域 我们今天怎么保护网站应用? 用户在网站上做什么? Web威胁检测服务系统的概念 什么是Web威胁检测系统 实时连接用户行为与技术分析 在线防欺诈系统如何进行工作 它是如何工作的? 客户端设备指纹与业务数据结合 设备指纹在防欺诈中应用 设备指纹的信息分类 设备指纹的唯一性分析 设备指纹在防欺诈中应用 用户行为建模方式 聚类分析(Cluster Analysis) 用户行为分析图 设备指纹在防欺诈中应用 针对已经异常场景分析 设备指纹和交易在CEP中的位置 业务异常规则 设备指纹在防欺诈中应用 自学习的客户端指纹识别检测引擎 介入控制和检验 在线欺诈检测针对移动客户

  • 2021-06-24
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业务安全红蓝对抗的思考与实践

从以攻促防的视角介绍业务安全风险评估的目的和必要性,分享百度风控蓝军作为业务风险雷达在助力复合风控过程中体系建设方向、体系架构、风险评估等方面所积累的经验。 业务安全蓝军可以做什么? 业务安全蓝军怎么做? 有灵魂的业务安全CASE 内部实践

  • 2021-06-22
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2.3-K8s 原生 Serverless 实践:ASK 与 Knative

基于 Kubernetes 平台,用于构建、部署和管理现代 Serverless 工作负载。 ? 基于流量请求的自动扩缩容-KPA ? 基于CPU、Memory的自动扩缩容-HPA ? 支持定时 + HPA的自动扩缩容策略 ? 事件网关(基于流量请求的精准弹性)

  • 2021-05-06
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竞争对手分析

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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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