如今，全面保护互联设备变得比以往更加重要，然而保障互联网安全并没有放之四海而皆准的方法。每种 嵌入式解决方案的需求各不相同，任何一种安全保护方案都无法抵御所有存在的漏洞。嵌入式开发人员需 要在具有竞争力的设计和其他优先选项（如开发成本和时间投入等）之间平衡取舍。本白皮书将研究保 障物联网通信安全的各种方法以及正确实施这些安全保障方法所面临的挑战。
在高级安全分析中，价值来自人。软件不提供答案；它提供工具并提供发现答案所需的数据
企业数字化转型的基石是技术架构变革,构建云+大数据的数字底盘，实现平台赋能、资源共享、能力复用。传统IT架构——“系统+系统”模式， 在原有业务系统的基础上，不断开发新的业务系统，导致 “烟囱林立”、复杂臃肿、迭代缓慢、交付低效。云数一体的新型IT架构 ——“系统之系统”模式，实现各业务系统和解决方案的云化迁移，实现敏捷开发、快速迭代、高效交付、及时响应。
安全度量：构建企业安全评价体系之路
随着经济快速发展，各行业安全事故随之猛增，给安监局的工作带了不小压力。为全面提升安监局的监管水平和效率，建立以各地安监局为中心、各企业重大危险源、安全生产关键区域为对象的远程视频监控及智能卡应用系统势在必行。
当前中国民航业的发展越来越依赖于信息化的发展。在民航领域，一旦民航重要信息系统被攻击，都可能会造成航班正常运行中断，导致飞行安全受到严重威胁，重则会危及飞行安全甚至国家安全。笔者就近期发生的案例进行研究及分析，通过对我国民航行业的网络安全调研发现目前民航行业信息系统主要面临以下安全威胁。
人脸识别应用典型场景，人脸识别应用：计数，人脸识别应用：认证，人脸识别应用：识别。
助力产业聚集，赋能企业发展-王鹏飞
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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