城市大脑：城市数字化转型的探索与实践。安全底座之一：城市智能安全运营中心 安全运营核心要素：人员+技术+流程+服务。数据后台：安全数据的汇聚、治理、赋能 能力中台：产品能力化，能力服务化。一网通览：全域信息资产普查和风险监测 一屏通析：网络安全监测监管和指挥调度
在工业和信息化部网络安全管理局指导下，中国信通院立足“政府智库、行业平台”定位，致力于聚合产业各方能力优势， 筹备建设网络安全卓越验证示范中心。旨在围绕新型基础设施建设重大安全战略需求，打造国家级网络安全能力验证平台、 评价平台、示范平台、认证平台，构建贯穿效果验证、示范展示、创新孵化的网络安全产业链供应链价值链。
安全人员使用安全系统、制定安全策略、推动解决安全风险的过程即安全运营。 1 . 做安全要重视效果，不能沉迷“做事”本身 2 . 如何让可以被做好的事情，真的被做好，关注技术之外的影响因素
网络安全形态的变化；行业用户关心的主要核心；驱动安全的三大动力；安全防御成熟度；自适应安全体系；平台化的安全防御体系；功能插件化；大数据与人工智能的应用；机器学习在安全分析中的应用；中新金盾平台化安全解决方案架构 中新金盾“云+端”抗拒绝攻击防御；中新金盾“猎潜者”高级威胁防御；案例：融合媒体云安全防御体系；态势感知：安全闭环
没有网络安全就没有国家安全，可视是网络安全的真正基础。针对识别出的网络流量，DPI系统实现了互联网的统计、分析、管理、控制等功能。通过大数据的采集、分析、挖掘和服务，支撑运营商在运维、客服、市场、营销等部门提升效率和优化流程，并提供高附加值的数据服务，支撑运营商的大数据发展战略。
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。
以“新基建”为牵引，夯实经济社会高质量发展的底座基石，对于引燃“十四五”产业动力新引擎、助力数字经 济发展、构建智慧和谐社会具有重要意义。2020年以来，国家关于新型基础设施建设的部署要求更 加密集，政策路线更加清晰，其内涵也更加丰富
安全信息 呈现出碎片化， 不连通的状态， 随着混合多云的发展， 问题变得更加突出。为了获得完整的 安全可见性，安 全分析人员需要 学习很多工具… 浏览很多屏幕 … 依靠效率低下的 流程让孤立的工 具和团队共享安 全见解并采取行 动
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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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