人类正从IT时代走向DT时代” 数据的变革 数据 – 安全保护的核心 这是一个最好的时代 也是一个最坏的时代 面临的挑战 我们如何让数据好用又安全 目的不是管死数据 我们的业务数据流转 我们关注的敏感数据 我们的手段 管理措施 组织责任 技术框架 那些年我们遇到的坑 我们如何解决测试数据问题 我们如何监控审计 我们如何统一数据提取界面 数据安全,我们还能做些什么?
保障自动驾驶安全的基本要素 安全驾驶策略和对事件的反应 安全架构设计 系统冗余性要求 安全架构概貌 系统失效情况下的安全降级机制 对传感器失控的监控 对通信失效的监控 对系统失效的监控 安全与智能 ICA和TJP的差异 如何定义好场景 传感器的感知范围 把安全和智能有机结合的关键一步 自动驾驶系统的Fallback策略 简化的TJP状态转换模型 总结
小米 AIoT 安全实验室根据多年的安全测试经验积累、并结合国内外法律法规和标准规范，制定了本基线指南。本指南意在帮助国内物联网企业，在应对以上安全挑战时，可以有一个开放，便捷，落地的知识库，让企业在设计和开发消费级物联网终端产品时，可以对照此指南，规避一些基本的安全与隐私保护风险，以快速提升产品的安全与隐私保护能力。
考虑环境干扰因素和帧之间的关系，采用seq2seq方式解码每帧色温相对变化等级。模型: CNN+ seq2seq 监督信息:每帧色温点与其他帧的色温点差距等级。
数据改造：改造接入日志数据,保证基本字段一致 数据处理：数据预处理流程标准化 业务行为：进行业务访谈，确认敏感行为及业务逻辑 样本确认：无监督+专家研判
人工智能技术应用：深度学习、计算机视觉、语音机器人、自然语言处理、推荐引擎等等。 AI技术创造的欺骗；AI技术本身的漏洞
大量的数据进行分析以及训练。 导致用户元数据，生物特征存在泄漏风险加大。 定制化服务，定制化应用需要大量个人信息的基础。 AloT的个人信息保护意识薄弱，相关的标注不透明导致个人信息将会滥用。 比如征信，行为分析，金融风控。
Ubiquitous computing 无处不在的计算 AI人工智能 People-centered experiences 以人为本的体验
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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。
市场担心十四五期间国内无人机采购费用增速不及预期。我们认为:无人机是未来战争关键环节，当前我国军用无人机装备处于起步阶段。我们预计十四五未期我国军用无人机采购费用有望快速增加。
XX数字档案馆项目实施的过程中，将涉及到档案馆多个职能部门、多个立档单位及参与项目建设的其他单位，档案馆应建立力量强大、耶责明晰的项目建设和管理杌构，确保项目实施过程中冬个环节之间能够有条不紊的协调工作，将项目实施风险控制在最低程度。
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。
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