？ 考虑主办单位偏重视频技术应用，谈几个实际问题 ？ （一）共构区间安全防范 ？ （二）行李运送车视频智能优化 ？ （三）机器人（人工智能）视频技术应用需求
* 微软的目录服务，又叫“活动目录” ？ 用来存储网络上的用户和计算机信息的数据库 * 提供集中的安全性配置，便捷的网络访问 * 包括服务器和用户计算机（Windows 2000/XP） * 不同于传统的工作组模式，AD最大的优点是可以集中管理，包括统一身份认证、权限控制等，方便管理。
采用RASP方案 ？ 安全代码的自动集成 ？ 为修复bug争取时间 ？ 不再对遗留代码顾虑重重 ？ 对第三方代码提供零日攻击保护 ？ 对实际攻击的可视化展现（代码级） ？ 快速反馈到生产环境 ？ 迅速解决攻防专项行动实际问题 ？ 灵活允许例外
* 安全访问服务边缘（Secure Access Service Edge – SASE） 是Gartner 2019提出SASE概念，在SD-WAN之后将更多解决方案统一起来。 * Gartner估计到2023年，20%的企业会从同一个供应商来采购Web安全网关、云接入安全代理（CASB）、零信任网络访问（ZTNA）以及FWaas服务。到2024年，超过40%的企业会有清晰的战略来部署SASE。
密码应用面临的新挑战 加密是保护隐私泄露的根本办法，很多满足应用需求的密码机制已经提出。 虽然密码算法本身具有可证明安全性，但是在应用中产生的信息泄露，使其容易被破解。
①在外部网关处部署流量探测装置，记录所有敏感数据调用接口，形成数据对外流动的整体视图（发现） ②持续监控数据访问，结合大数据分析等技术形成数据访问的模式及风险等级（发现） ③依照风险等级一一确认接口对数据访问的必要性，对于不符合调用规范或超出范围的情况进行整改，最终固化接口的数据使 用行为（定义） ④持续进行监控，持续发现不符合固化模式或新增、修改的接口（应用、测量监控）
？ 《2019容器接受度调研》报告显示，安全性成为了用户使用容器技术和业务上云 面临的最大挑战，其中数据安全问题最为突出； ？ 根据Risk Based Security发布的数据泄露报告显示，2019年数据泄露事件发生的数量和泄露的数据量与2018年相比 均增加了50%+。
1. 当前DDoS负载 2. 当前受攻击最多的IP 3. 被攻击服务器IP及网段 4. 是否已影响业务 5. 攻击数据包特征 6. 攻击持续时间 7. 持续攻击是否可以防得住，是否需要采区其它措施 8. 是否可以溯源
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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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