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工业4.0下制造业工厂的智能柔性搬运解决方案

德国是全球制造业强国,无论是工业产品质量还是科技含量,都处在顶峰。2013年,德国就提出了工业4.0的概念。那么,什么是工业4.0呢?工业1.0时代,蒸汽机出现,人类创造了机器工厂。工业2.0时代,流水线的产生了通用、西门子等大型工业企业。工业3.0时代,信息化进一步与工业生产相结合。而工业4.0时代,即柔性化、精准化、智能化以及小批量化的工业生产。制造业工厂及企业主应如何适应工业4.0时代呢?

  • 2021-07-19
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利用安全模型搭建风控体系

网络安全 黑灰产通过技术手段,通常以非正常的技术(XSS、Injections Penestrating等)影响业务正常运行,窃取敏感数据。 业务安全 黑灰产基于非正常的资源(IP、手机号、身份信息等),通过正常的产品流程,获取利益,影响业务正常运营。

  • 2021-07-19
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模型可解释性.在保险理赔反欺诈中的应用实践

模型的解释性,在模型的整个生命周期中具有重要作用。 优化方法 模型解释,是一种重要的模型badcase分析手段,优化模型效果。 可信度 模型可解释,提升模型预测结果的可信度,进而影响推广使用。 指导性 模型可解释,对业务开展和决策具有明确的指导性作用。 然而,由于算法模型本身的黑盒属性,预测结果难以解释。

  • 2021-07-19
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滴滴出行智能控制平台的研究与探索.

01滴滴的风控场景 02赋能全球的风控技术体系 03智能风控平台的探索演进 04我们遇到的挑战 05风控平台当前的建设情况 06实践经验与心得

  • 2021-07-19
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风控技术如何助力抖音春晚红包的安全大考

业务耦合 风控与业务是强相关的,需要足够了解业务流程才能给出最佳方案,且有时需要修改业务流程。 长期博弈 风控本质上是个博弈游戏,攻防双方会不断务流程才能给出最佳方案,且有时需要修交手,攻击者希望通过各种手法的变化来获 改业务流程,获取利益。 短板效应 所有安全类业务都有一个共同的特点,有短板效应,攻击者只会攻击你的短板。 叠加效应 具风控领域的多种打击手段是可以叠加的,可以应用多个团队的手段。

  • 2021-07-19
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从合规到战略风控的数据安全治理

(1)数字经济的跨国发展竞争日趋激烈:从基础设施到生态应用等 ( 2 )围绕数据资源的国际争夺大幅延伸:从投资审查、出口管制到市场竞争等 (3)针对数据安全的治理力度持续走强:从欧盟GDPR、非个人数据自由流动条例,到美国云法案、受控非密信息( CUI)制度, 再到日、韩、印、新、南非等地区的新一代数据立法等,数据安全的规则博弈不断升级。

  • 2021-07-19
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超级大数据技术积极助力金融业务安全.

01-金融业大数据技术应用情况 02-大数据风险管控的机遇和挑战 03-大数据风险管控能力建设 04-智能风控体系建设 ”数字化转型”=科技+金融 技术上,大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术推动了科技与金融相互融合、相互渗透,开启了波澜壮阔的商业变革和金融创新。 场景上,金融生态被"颠覆、融合、创新”, 互联网公司依靠平台力量构建生态圈,传统银行业"破局”要求“数字化转型”, 用数字思. 维和手段重塑业|务和服务流程.

  • 2021-07-19
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关键信息基础设施安全保护实战_

在国家级别组织的针对关键信息我国关键信息基础设施成为多个 新型恶意软件病毒威胁加剧 , 芯片、固件、服务器、操作系统、基础设施领域的抽查过程中,高APT组织重 点攻击目标,面临严索攻击、定向攻击成为攻击关键 网络、中间件、数据库及业务应危风险漏洞频频出现,危及能源、重的境外网络威胁 ,但多数关键信息基础设施的新模式, 用等产品国产化率低,核心技术交通、制造、市政等众多行业关信息基础设施运营者网络攻防对在攻防不对等的地位下,还缺乏受制于人,且计算机网络安全存键信息基础设施抗能力极度薄弱监测预警和应急响应能力在安全隐患

  • 2021-07-19
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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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

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