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大数据安全分析重塑网络安全

传统的SIEM和安管平台由于其核心的安全事件采集、分析及存储引擎的架构是针对中小数据集合而设计的,在面对大数据的时候运行乏力,难以为继。SIEM和安管平台都具有安全事件(日志)的采集、存储、分析、展示等几个过程,正好与大数据分析的收集、存储、分析和可视化过程完全相同。因此,SIEM和安管平台天然具有应用大数据分析技术的特质。而将传统SIEM和安管平台的安全事件采集、分析及存储引擎更换为大数据分析引擎后,SIEM和安管平台被带入了一个全新的高度,进入大数据时代。

  • 2022-03-29
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石墨烯在功能涂料中的应用进展

石墨烯具有独特的性能和潜在的应用前景,目前已成为全世界的关注焦点与研究热点。此前,曾有科学家认为二维晶体在有限温度下是不可能存在的,而如今通过简单的机械剥离高定向热解石墨,便可制备得到二维单层石墨烯 英国曼彻斯特大学的教授 Andre Geim 和 Konstantin Novoselov 因在石墨烯领域的研究方面取得了开创性成果而荣获2010年的诺贝尔物理奖。此后,石墨烯引起了科学家极大的兴趣,并发现其在光、电、热等方面均有独特而优异的性能。石墨烯在纳米复合材料、储能材料、电子元器件及催化剂载体等领域已得到应用,且显现出良好的应用前景。石墨烯电子迁移率高、热稳定性好、导电性优异、硬度高等优点使其在涂料中获得应用,并取得了较好的应用效果。本研究根据国内外研究成果,对石墨烯在涂料中的应用进行了概述,以期拓宽石墨烯的工业应用。

  • 2022-03-29
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信息物理系统技术综述

信息物理系统 (Cyber-physical system, CPS) 将计算、通信与控制技术紧密结合, 实现了计算资源与物理资源的结合与协调. CPS 是当前自动化领域的前沿研究方向, 已经引起了学术界和工业界的广泛关注. 本文对CPS进行了简要介绍, 根据技术的应用特点对CPS的现有研究成果进行了分类, 综述了各个研究方向的意义和研究进展, 给出了CPS的两个典型 实际案例, 探讨了CPS研究中亟待解决的问题以及未来可能的研究方向.

  • 2022-03-29
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区块链保障的智能制造应用综述

区块链是推动商业和工业创新的新一代安全信息技术之一。许多学者针对工业4.0中区块链驱动的智能制造资源组织和系统运行关键使能技术开展了研究。本文讨论了区块链系统如何克服制造系统潜在的信息安全障碍,总结了制造系统中8个信息安全问题。本研究揭示了文献中如何研究这些信息安全问题,并从系统安全及效能优化角度定义了应用区块链于智能制造系统的10个优势。基于分析中获得的见解,提出了针对受区块链保障的智能制造未来研究方向。

  • 2022-03-28
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数字化知识管理理论与应用研究综述

信息科技的快速发展和各个领域的深度融合使管理进入数字化时代,随之传统的管理变为数字化管理,传统的决策变为基于数据分析的智能决策[1]。许多新场景也出现在知识管理过程中[2],例如大规模开放式创新平台、数字化知识平台如百度公司“如流”平台。智能知识管理平台连接企业所有场景,知识高度共享与高速流转,使知识管理流程加快,员工和企业共同成长。在新场景下,数字化技术与实时、大量、多模态和高质量交互结合[3]的知识管理被称为数字化知识管理。

  • 2022-03-28
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电池数字孪生:模型、数据、人工智能融合的智能电池管理系统

锂离子电池广泛应用于电动汽车和电网储能等领域,这些设备的寿命很大程度上受到材料选择、系统设计和使用工况的影响,这些耦合的因素使得电池在实际应用中的控制具有挑战性。随着学界在电池老化机理、系统建模和故障诊断方面的研究突破,结合人工智能方法创建电池的数字孪生模型成为可能。在数字孪生体系中,电池的物理实体和数字虚拟模型协同联动,能够实现更为智能的管控。因此,本文展示了电池在状态估计模型、车载诊断工具、数据驱动建模领域的成果以及这些功能如何整合在一个数字孪生体系之中。

  • 2022-03-28
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数字孪生与全息技术融合下的未来学习:新内涵、新图景与新场域

数字孪生(Digital Twin)是信息化高度发展的产物,它将成为人类重新认识、诊断与监测物理世界的重要工具。数字孪生的概念可以追溯到Grieves[5]2002年在密歇根大学产品生命周期管理(PLM)中心成立仪式上,向工业界演讲时所展示的“PLM概念设想”。

  • 2022-03-28
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智能为制造发展注入新动能

智能制造是工业中典型的学科交叉问题,涉及计算机、机械、传感、控制等诸多技术领域。我国工信部对于智能制造(intelligent manufacturing,IM)给出了一个较为全面的描述性定义:智能制造是基于新一代信息技术,贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有信息深度自感知、自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造,就是在传统生产的基础上,使得生产设备可以在没有人工干预的环境下,不但能实现生产自动化,还能根据生产过程中产生的数据,实时更新产品设计、优化生产流程、监测产品质量,在完成生产时还能实现自动的产品分装与仓储管理。

  • 2022-03-28
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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基于构网型储能的“沙戈荒”新能源基地源侧新型电力系统示范

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