网络安全大致划分为三大阶段，各阶段都有明星产品推出，数据安全产品(以数据库审计系统为代表)，将继防火墙、上网行为管控产品之后，成为新的明星产品。
时间序列在实际世界中大多具有混沌性和非平稳性，难以准确建模和预测。为了解决这个问题，我们引入了一种新的基于滑动窗口机制的经验模式分解的自组织模块化神经网络（SWEMD-MNN）用于时间序列预测。在SWEMD-MNN中，开发了改进的滑动窗口经验模式分解（SWEMD）来在线分解时间序列，可以有效地缓解传统的基于EMD的模型无法处理长期或在线问题和终端效应的局限性。因此，SWEMD-MNN可以有效、动态地分解基于时间特征的时间序列，提高基于样本空间划分时间序列的经典模块化神经网络的预测精度。然后，利用样本熵和欧氏距离，利用单层前馈神经网络将时间子序列动态分配给子网络进行学习。使用基准混沌和真实世界时间序列的实验研究表明，SWEMD-MNN可以有效动态地分解时间序列，并提供比全耦合网络和其他MNN模型更好的时间序列预测精度。
现有的多变量时间序列预测方案在提取中间特征方面效率低下。本文提出了一种称为特征路径有效多变量时间序列预测（FPEMTSP）的人工神经网络，用于在存在多个次级时间序列的情况下预测主时间序列的下一个元素。我们建议生成次要时间序列的所有可能组合，并通过对主要和次要时间序列特征进行笛卡尔乘积来提取多变量特征。我们的计算证明了FPEMTSP的复杂性和网络规模是可以接受的。我们考虑了FPEMTSP中的一些内部参数，这些参数可以配置为提高预测精度和调整网络大小。我们使用两个公共数据集对FPEMTSP进行了训练和评估。我们的评估揭示了内部参数的最优值，并表明FPEMTSP在预测精度和正确预测的步数方面超过了现有方案。
多变量时间序列预测由于其非线性、非平稳、高维和时空特征，以及变量之间的相关性，仍然是一项具有挑战性的任务。为了解决这一局限性，我们提出了一种基于非线性尖峰神经P（NSNP）系统和非子采样剪切变换（NSST）的多变量时间序列预测新方法。首先将多变量时间序列转换到NSST域，然后在NSST域中自动构建、训练和预测NSNP系统。由于NSNP系统被用作非线性预测模型并在NSST域中工作，因此所提出的预测方法本质上是一种基于多尺度变换（MST）的预测方法。因此，所提出的预测方法可以处理非线性和非平稳的时间序列，并且变量之间的相关性可以用NSST变换的多分辨率特征来表征。使用五个真实的多变量时间序列将所提出的预测方法与五种最先进的和28种基线预测方法进行比较。比较结果证明了该方法在多变量时间序列预测中的有效性。
新型电力系统：以新能源为主体，以新型配电系统为核心：新型电力系统于 2021年 3 月 15 日中央财经委员会第九次会议上首次提出的，新型电力系统，“新”在以新能源为主体上，其定义为：凡以新能源为主体的电力系统就是新型电力系统
数据业务化，业务数据化 ：从以流程自动化为中心 转向 以核心业务能力服务化和数据化为中心 大中台，小前端 ：从对预先确定流程的自动化实现 转向 对高度不确定性的快速业务创新实现
开源项目，基于 Linux，打内核补丁，2005年初成了 xensource 公司，专注于这个产品的开发和推广，目前有Intel, AMD, HP, IBM, Redhat, SuSE 等厂商支持
构建智慧后勤，把教学、科研人员从繁杂的日常事务中解放出来，打造一流大学的一流保障！构建智慧后勤，把教学、科研人员从繁杂的日常事务中解放出来，打造一流大学的一流保障！
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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