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云计算:产业云发展研究报告

当今世界,百年变局与世纪疫情交织叠加,以智能化为核心的第四次工业革命方兴未艾,全球产业结构和发展方式发生深刻变革,数字技术加速创新突破,成为促进数字经济蓬勃发展、重塑产业竞争力的关键引擎。

  • 2022-04-01
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智能制造技术推广服务与实践

智能制造是一项复杂而庞大的系统工程。推广应用服务转型升级的主要技术路线和创新落脚点、难点在中小企业。工业互联网、大数据和人工智能等技术深度融合, 为之赋能。无论智能制造、工业互联网, 还是数字化转型, 本质上都是推动制造业转型升级。

  • 2022-04-01
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电力装备企业智能制造实践之路

电力装备是支撑各级电网发电、输电、配电、用电稳定运行的核心设备,是实现能源安全稳定供给和国民经济持续健康发展的基础。电力装备被列入《中国制造2025》十大支持领域,持续推进电力装备企业生产模式和商业模式的转变,向着数字化、智能化转型发展。近几年,我国在大型发电、特高压输变电、智能电网成套装备等领域已经达到世界领先水平。

  • 2022-04-01
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智能制造背景下数据共享平台体系构建

数据爆炸式增长,工业4.0、“互联网+”和《中国制造2025》的相继提出,使得我国制造业由“制造”向“智造”转变。文章从智能制造入手,以构建数据共享平台为切入点,探究钢铁企业S集团如何在钢铁行业复苏回暖的过程中,依托数据网络模型构建一个全产业链的数据共享平台,从生产、采购、销售三大核心环节入手,重点分析数据共享平台中如何优化流程处理,实现数据实时监控与预判,挖掘隐性的、动态的数据信息,实现信息交互共享,满足企业生产经营需要。

  • 2022-04-01
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浅谈移动边缘计算及其关键技术

随着5G网络的到来以及移动设备的快速普及,移动网络数据呈爆炸式增长的趋势。同时,对应用程序低延迟的追求也已成为用户的普遍需求。传统的云计算通过将数据卸载到云中解决了终端设备面临的资源不足问题,但是它无法满足大数据时代人们对计算效率的需求。因此,移动边缘计算(MEC)应运而生。MEC已被设想为第五代移动通信网络(5G)中最有前途的技术之一。通过将计算密集型和时延敏感型的任务卸载到资源丰富的MEC服务器上,它可以显着提高延迟性能并减少移动设备的能耗。本文首先介绍了MEC的概念及其网络架构;然后从边缘缓存、计算卸载和服务迁移这三个方面对MEC关键技术以及亟待解决的问题进行阐述和总结。

  • 2022-03-30
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浅析AES加密算法的硬件设计方法

美国国家标准局于1977年将DES[15](Data Encryption Standard,数据加密标准)确定为FIPS(Federal Information Processing Standards,联邦信息处理标准),随后将DES应用于各行各业。随着密码破译技术[16]的不断发展,DES的安全性与应用前景面临极大的挑战,研究人员证明采用DES加解密不再是安全可靠的算法,因此,国际广泛需要设计一个安全等级更高、公开的、免费的加密算法-AES[14,30](Advanced Encryption)来适用各大信息敏感领域。

  • 2022-03-30
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低轨卫星互联网络的发展与挑战

随着乌克兰局势的不断升级,俄罗斯与西方围绕乌克兰问题在多个领域展开博弈,其中就包括网络领域。据2月25日消息称,全球最大的黑客组织“匿名者”(Anonymous)宣布对俄罗斯发起“网络战争”;2月26日,美国太空探索技术公司创始人的马斯克对外公开表示,starlink已经开始布局乌克兰,该项目的服务系统已在乌克兰启动,这意味着处于战火中的乌克兰可以利用“starlink”卫星来正常使用宽带服务。

  • 2022-03-31
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网络安全与自动化威胁情报共享最佳做法

许多组织选择通过多种方式共享网络威胁情报(Cyber Threat Intelligence, CTI)订阅各种信息源,其中包括妥协指标方案(Indicators of Compromise, IOC)。在当前市场上,威胁情报最普遍的使用场景是利用IOC情报(Indicators of Compromise, IOC)进行日志检测来发现内部重要风险。这种方式可以发现传统安全产品无法发现的很多威胁,并且因为这其中大多是已经被成功攻击的操作,所以“亡羊补牢”对于安全运营仍会有较大的帮助。该方法的核心是从浩如烟海的日志数据中提取出威胁情报,此时,威胁情报的数目仍然较为庞大,需要从威胁情报中进一步提取出具有实用价值的IOC情报以进一步在安全社区内共享,这就要求根据情报本身质量过滤IOC情报,例如相关性、及时性、准确性、可指导响应的上下文等,上下文问题除了一般会考虑到的风险等级、可信度等信息外,还需要提供相关攻击团伙和家族的攻击目的、危害、技战术等相关的内容,提供相关的远控端是否活跃,是否已经被安全厂商接管等信息,以此响应团队可以判定是否需要响应,哪个事件的优先级更高等。

  • 2022-03-31
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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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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

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