信息安全一一采取技术与管理措施保护信息资产，使之不因偶然或者恶意侵犯而遭受破坏、更改及泄露，保证信息系统能够连续、可靠、正常地运行，使安全事件对业务造成的影响减到最小，确保组织业务运行的连续性。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
“双碳”背景下随着数字化和智能化的发展，电力系统逐渐演变为能源流和信息流紧密耦合的复杂电力信息物理系统（cyber-physical power system，CPPS）。信息化程度的不断加深带来各种潜在网络攻击，严重威胁电力系统安全。其中，虚假数据注入攻击（false data injection attack，FDIA）可以绕过基于残差的不良数据检测（bad data detection，BDD）机制并篡改CPPS量测值（通常包括母线电压、有功和无功功率注入、各子系统中的支路有功和无功功率以及节点的电压幅值与相角值），从而影响电力系统的状态估计结果和上层控制中心的分析决策，对电网安全稳定运行造成严重威胁。
随着电力系统智能化的进程不断推进，新能源接入占比不断提升，新型电力系统已经逐渐发展为复杂的信息物理系统（cyber-physical system，CPS）。高速通信架构和广域量测系统的应用为基于系统运行数据的监测与调度提供了强力支撑。然而，大规模电力电子设备的接入为系统带来了数量庞大的强非线性量测/控制节点，由于高维状态/动作空间等问题导致系统的分析难度与控制复杂程度直线上升，依然应用传统的模型驱动方法可能会出现维度灾难、不连续可微函数不可解等问题。随着大数据等技术的持续发展，已有部分研究利用数据驱动算法，以大量仿真和实际运行数据为基础，通过聚类等方式提取关键特征与特定问题之间的关联进行分析，从而对解决系统控制优化问题提供指导。
今年的报告新增了对 AI 硬件发展状况的深入分析、对推理成本的新估算，以及对 AI 出版和专利申请趋势的分析。他们还引入了有关企业采用负责任的 AI 实践的最新数据，并扩大了对 AI 在科学和医学中日益重要作用的报道。
小李的爱好是爬山，周末到了，小李要决定这个周末是否去爬山。影响能否去爬山的因素有很多，其中天气情况是一个很重要的因素，同时可能还有很多其它因素，下图是小李关于是否去爬山的一个决策过程:
通过大屏数据可视化，高效采集、有效整合、深化应用大数据，实现数据共享集中、统计分析和深度挖掘，重构显示端与用户应用之间的价值关系，将系统任务从“简单再现原始数据”变成“支持决策性、模型化再现数据集关系!，实现数据信息的完整、高分、高清展示和动态实时关系可视化，智能呈现决策级数据信息流以大数据分析全局助力信息展示、指挥与决策。
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