支付业务风险事中监控体系建设研讨

邦盛核心产品体系设计、建设和重大项目实施专家王雷分析了目前金融行业中出现的“薅羊毛”现象，并从操作环境、综合防控、可疑行为等多层面提出防控技术，详细讲解了设备指纹应用中事前、事中、事后三方面的具体应用流程。此外，他还从平台、产品、技术、数据和规则五个方面介绍了如何构建综合的反欺诈立体防控体系，将风险遏制在萌芽阶段。薅羊毛特征薅羊毛防控技术设备指纹应用一站式解决方案流处理技术与数据库技术的区别可扩展的技术架构反欺诈功能体系邦盛数据服务数据落地保障客户安全完备的规则库风控的价值

2021-07-02
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金融Web应用系统漏洞分析方法

？ 1. 金融行业安全现状问题根源现有解决方案缺陷三位一体的解决方案 4.1 主动式（全自动）Web2.0漏洞扫描 4.2 半自动式漏洞分析:业务重放+高覆盖度 4.3 被动式漏洞分析:应对0Day和安全死角

2021-07-02
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战略角度看安全.金融科技信息安全的.黑暗森林法则

这些年:我们知道的安全圈大牛降维攻击与黑暗森林法则大佬们的战略观点降维攻击法则:互联网这个圈子好像有些人中了它的毒...... 案例分析维度分析巨头们随时可能被颠覆快技术双模IT WHY? 从三体分析人物关系与理论体系西方的哲学和物理学东方的国学信息安全行业的黑暗森林法则信息安全行业的降维攻击法则对黑暗森林不了解传统安全 VS 云安全 Gartner:自适应安全模型知行合一信息安全部门的战略地位金融科技未来何去何从不是你想象不出,有些事情就不存在......

2021-07-02
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针对强人工智能安全风险的技术应对策略

强人工智能是人类想要且正在创造的机器，但也可能通过社会操纵、新型战争、权力动态变化等方式引发一些实质性的问题。强人工智能可以由一套系统处理各种智能行为，而弱人工智能针对每种智能行为都需要新的独立系统，这是两者之间的根本性区别。对强人工智能可能的安全性风险进行评估并制定适宜对策，探讨有效驾驭强人工智能并使之既造福于人类又不对社会造成危害的举措，已经成为世界性的研究议题。

2021-07-02
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广州人工智能与数字经济试验区建设总体方案

为贯彻落实《粤港澳大湾区发展规划纲要》（以下简称《规划纲要》）和《国家数字经济创新发展试验区实施方案》（以下简称《实施方案》）部署，根据《中共广东省委广东省人民政府关于贯彻落实〈粤港澳大湾区发展规划纲要〉的实施意见》研究建设琶洲数字经济试验区的要求，打造以琶洲为核心、以珠江为纽带、以产业融合发展联动周边区域的广州人工智能与数字经济试验区（以下简称“广州试验区”），制定本方案。

2021-07-02
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人工智能视觉检测技术在制造业应用的四大障碍及解决方案

随着AI技术的发展，近年来通过机器学习、深度学习等技术，结合大量的生产数据来训练模板和算法取代提前建模的方法成为视觉检测技术的最新应用热点。AI界的大牛级人物吴恩达（前百度人工智能首席科学家）在《Landing AI Whitepaper》中提到了人工智能视觉检测技术在制造业应用的四大障碍及解决方案，相信能够给AI技术在制造业的应用带来新的研究方向。

2021-07-02
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专利法思维下的人工智能技术及其保护策略

近年来，人工智能专利的申请、审查以及司法保护成为业界的热点话题。本文作者在总结实务工作经验的基础上，从专利法视角分析了人工智能技术的特点，结合我国最新修改的《专利审查指南》和新近专利侵权司法案例，在专利申请和专利侵权诉讼一体化理念下对人工智能技术中的几个保护难点进行梳理和讨论，以期有助于AI创新主体提升AI专利质量和专利保护力度。

2021-07-02
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人工智能企业技术岗位设置研究报告

人工智能的不断演进对经济和社会发展有着重要意义。人工智能依托云计算与大数据技术，对海量数据进行分析处理，赋能传统产业，减少资源浪费和提升生产力水平，促进传统产业与新一代信息技术更加紧密结合。当代人工智能的繁荣发展得益于数据量的爆发性增长、运算力的不断提升和深度学习算法的持续优化。

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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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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。