互联网共享服务平台基于互联网建设，用于整合汇聚位于公共网络（因特网）上的（宾馆、网吧、娱乐场所、商场、小区等）等三类点位，并可将系统审核后的图像资源有选择地向普通公众推送，实现视频资源共享及惠民应用。
IDF（益云）极安客实验室联合创始人、OASES安全生态联盟专家万涛先对2018年物联网发展的十大趋势以及安全事件进行了盘点，并对物联网安全投资、布局的机遇和挑战进行了解读，最后分享了其针对智能家居进行场景化安全演练的实战案例。 2018年物联网十大趋势：IoT平台产品开始聚焦 IOT物联网产业的生态演进与安全的异步发展 IOT产业的生态演进与安全的异步发展 IOT物联网安全事件盘点（2017） IOT物联网安全事件盘点（2018） IOT物联网安全投资观察 IOT物联网安全布局机遇与挑战 IOT物联网安全实践观察 – 无 Pwn 不立 IOT物联网安全【智能家居】实践观察 IOT物联网（智能家居）安全专项：场景化安全演练
基于传统电力备自投装置无法满足数据中心相对复杂备自投功能的需求，配置冗余控制系统完成下列功能︰备自投功能；在10kV系统出现故障时，如市电失电、保护跳闸、开关拒动、变压器故障等，预先故障预案，控制系统通过逻辑判断，完成预案设定的10kV系统运行方式自动投切。
起源于我们将互联网视为云的时候...我们不关心消息去往何处...云为我们屏蔽了复杂性，融合的云是对服务器，应用，数据，基础设施的复杂性和异构平台的简化抽象。
目前国内在线教育行业主流已经演化到移动互联时代，部分业务已经步入大数据时代； 在投资回落的大背景下，在线教育参与者如何能够更好的发展； 在线教育从业者需要更加关注客户、关注业务、关注应用
智慧工地以国家信建厅文为依据，以管理模式创新、新技术集成应用、业务管理拓展为建设思路，将前端各类监控设备、物联网设备接入平台，实现对施工现场全方位、全过程、全天侯的监控和服务，利用科技手段来促进施工现场管理的创新，构建一个智能、高效、绿色的“智慧工地”。
在智能交通方面，分析、挖掘大数据信息，有利于实现车、路、人之间的精准连接与整合，从而为人们提供更智能、精准和人性化的交通服务，优化人们的出行体验。同时，大数据技术的应用也增强了交通管理部门的信息收集、分析、整合能力，使他们对车辆、道路等交通资源进行更优化的配置和更高效的利用，大大提高了交通管理能力，也增强了决策的科学性和效果。在交通领域，“互联网+交通”推动了智能交通时代的到来。
基于工业互联的彩电智能化生产车间建设 自主设计为主的离散制造智能化探索 当前,我国传统彩电企业最大的危机,并不是当下的利润多寡,而是能否清晰 把握未来。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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