智能制造与网络信息安全 李成
生成式人工智能服务提供者的侵权责任边界研究
生成式人工智能服务提供者的侵权责任边界研究目录一、内容描述 (2)1. 研究背景与意义 (2)2. 国内外研究现状综述 (3)3. 研究内容与方法 (4)二、生成式人工智能服务概述 (5)1. 生成式人工智能的定义与特点 (6)2. 生成式人工智能的应用领域 (7)3. 生成式人工智能服务提供者的角色与责任 (8)三、生成式人工智能服务提供者的侵权责任边界 (9)1. 侵权责任法的基本原则 (11)2. 服务提供者侵权责任的认定 (12)a. 技术缺陷导致的侵权 (13)b. 用户侵权行为导致的侵权 (15)c. 合同履行过程中的侵权责任 (16)3. 服务提供者免责事由的探讨 (17)a. 合同中约定的免责条款 (18)b. 法定免责事由 (18)4. 服务提供者侵权责任的承担方式 (19)a. 赔偿损失 (20)b. 停止侵害 (22)c. 恢复名誉 (22)d. 返还非法所得 (23)四、案例分析 (25)1. 国内外典型案例回顾 (26)2. 案例分析的方法与步骤 (27)3. 案例分析结果与讨论 (28)五、完善建议与展望 (30)1. 完善法律法规体系 (31)2. 加强技术监管与审查 (32)3. 提高用户侵权意识 (34)4. 促进产学研合作与创新 (35)一、内容描述本文档主要围绕“生成式人工智能服务提供者的侵权责任边界研究”展开。
内容首先会概述生成式人工智能技术的概念、特点及其在现代社会的广泛应用，进而阐述在此背景下，服务提供者所面临的侵权责任问题的重要性。
文章将深入探讨生成式人工智能服务提供者的侵权责任边界问题，包括其理论基础、法律原则以及实际案例研究。
文章还将分析在何种情况下服务提供者需要承担侵权责任，以及责任的具体范围与认定方式。
本文也会考察现有的法律体系和监管环境，以及这些因素如何影响服务提供者的侵权责任边界。
还将探讨当前存在的问题和挑战，以及可能的解决方案和未来发展趋势。
信息技术背景下机械设计制造及其自动化探讨
信息技术背景下机械设计制造及其自动化探讨目录1. 内容简述 (2)1.1 研究背景及意义 (2)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 文献综述 (4)2. 信息技术在机械设计制造中的应用 (6)2.1 计算机辅助设计技术 (7)2.1.1 CAD软件概况 (8)2.1.2 CAD在机械设计中的应用 (8)2.2 计算机辅助工程技术 (10)2.2.1 CAE软件概况 (11)2.2.2 CAE在机械设计中的应用 (12)2.3 计算机辅助制造技术 (14)2.3.1 CAM软件概况 (15)2.3.2 CAM在机械制造中的应用 (16)2.4 二维/三维打印技术 (17)2.4.1 二维/三维打印技术原理 (19)2.4.2 逆向工程及快速原型制作 (20)3. 机械制造自动化的发展趋势 (21)3.1 工业自动化发展现状 (22)3.2 智能制造技术概述 (23)3.3 柔性制造系统 (25)3.4 先进机器人技术 (26)3.5 云计算和物联网在制造业中的应用 (28)4. 信息技术与机械加工的结合 (29)4.1 数控车床及数控加工技术的应用 (30)4.2 先进传感器及数据采集技术 (32)4.3 人工智能(AI)在加工控制中的应用 (34)4.4 虚拟现实(VR)及增强现实(AR)在加工过程中的应用 (35)5. 案例分析与展望 (37)5.1 信息技术应用于某一典型机械制造案例的分析 (38)5.2 未来机械设计制造行业发展趋势 (40)1. 内容简述本章节将对信息技术在机械设计制造及其自动化领域中的应用进行探讨。
首先，将概述信息技术的发展背景和现状，强调其在工业时代的核心地位。
随后，详细介绍信息技术与机械设计制造的融合，包括数字建模与仿真技术、计算机辅助设计等，这些技术如何提高设计效率和质量。
接着，将讨论信息技木在自动化生产中的应用，如机器人技术和自动化生产线，它们是如何通过智能化操作减少人为误差，提高生产效率和精度。
基于人工智能的网络安全态势感知技术研究与应用
基于人工智能的网络安全态势感知技术研究与应用目录1. 内容描述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (3)1.3 文献综述 (5)1.4 研究内容和方法 (6)2. 网络安全态势感知概述 (7)2.1 网络安全态势感知定义 (9)2.2 网络态势感知技术发展历程 (10)2.3 网络态势感知关键技术 (11)3. 人工智能技术概述 (13)3.1 人工智能基础理论 (14)3.2 人工智能技术分类 (15)3.3 人工智能在网络安全领域的应用 (16)4. 基于人工智能的网络安全态势感知技术 (18)4.1 态势感知数据采集 (19)4.2 态势感知数据分析 (21)4.2.1 数据预处理 (22)4.2.2 特征选择与提取 (24)4.2.3 数据模型构建 (25)4.3 态势感知异常检测 (26)4.4 态势感知预警 (27)4.5 态势感知决策支持 (29)5. 应用场景与案例分析 (30)5.1 企业网络环境 (32)5.2 公共互联网 (33)5.3 金融行业 (35)5.4 政府机构 (37)6. 面临的挑战与未来发展趋势 (39)6.1 数据隐私与合规性问题 (40)6.2 人工智能技术更新迭代 (42)6.3 敌手对抗与攻击手段进化 (44)6.4 技术融合与创新 (45)7. 研究实践与结论 (46)7.1 研究成果 (48)7.2 应用案例总结 (49)7.3 研究局限与展望 (50)1. 内容描述这一章节将详细阐述基于人工智能的网络安全态势感知技术的研究背景、目标、方法和应用前景。
将介绍网络安全态势感知的概念和重要性，以及当前态势感知技术的局限性。
探讨人工智能在网络安全领域的应用潜力，特别是深度学习和机器学习技术如何帮助网络防御者更准确、更快地识别潜在威胁。
将描述研究的主要目标，包括开发更高效的人工智能算法用于威胁检测、攻击溯源和风险评估。
研究方法将具体说明实验设计、数据收集、特征提取和模型训练等关键步骤。
新质生产力视域下高职院校电子信息类专业“四链协同”育人体系构建研究
新质生产力视域下高职院校电子信息类专业“四链协同”育人体系构建研究目录1. 内容概述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究内容和方法 (4)1.4 研究结构和主要内容 (5)2. 新质生产力的内涵及其对教育体系的影响 (7)2.1 新质生产力的概念界定 (8)2.2 新质生产力对教育体系的要求 (9)2.3 新质生产力视域下的教育创新趋势 (10)3. 高职院校电子信息类专业人才培养现状分析 (11)3.1 电子信息类专业人才培养目标 (13)3.2 当前人才培养存在的问题 (14)3.3 人才培养与市场需求对接情况 (15)4. “四链协同”育人体系的内涵与构建原则 (16)4.1 “四链协同”育人体系概述 (18)4.2 “四链协同”育人的构建原则 (19)4.3 “四链协同”育人体系的核心要素 (20)5. “四链协同”育人体系的构建策略 (21)5.1 产教融合的路径选择与实施 (22)5.2 校企合作机制的创新与完善 (24)5.3 学生创新创业能力的培养与激励机制 (25)5.4 教师队伍建设的优化与提升 (26)6. 案例分析 (27)6.1 国内外高职院校电子信息类专业人才培养案例 (28)6.2 “四链协同”育人体系的实践案例分析 (30)7. “四链协同”育人体系的实现路径与策略 (31)7.1 政府政策支持与引导 (32)7.2 学校内部管理机制的改革 (34)7.3 企业参与度和参与度的提升 (35)7.4 社会资源整合与共享 (36)8. 结论与展望 (37)8.1 研究结论 (38)8.2 研究的局限性与未来研究方向 (39)8.3 对高职院校电子信息类专业的建议 (40)1. 内容概述本研究聚焦于新质生产力视域，深入探讨高职院校电子信息类专业“四链协同”育人体系的构建。
在新时代背景下，电子信息类专业面临着技术更新迅速、产业升级换代频繁的挑战，对人才培养的质量和结构提出了更高的要求。
智能制造系统中基于神经网络的质量预测研究
智能制造系统中基于神经网络的质量预测研究智能制造系统是当今制造业发展的重要趋势，其通过集成智能化设备、物联网技术、大数据分析等先进技术，实现生产过程的高效、自动化和智能化。
其中，质量预测是智能制造系统中的关键问题之一，通过预测产品的质量指标，可以帮助企业提前发现和纠正生产过程中可能存在的问题，从而提高产品的质量和生产效率。
在智能制造系统中，神经网络作为一种重要的数据建模和预测方法，广泛应用于质量预测领域。
神经网络具有自适应学习和模式识别能力，能够从输入数据中学习到其内在的规律和模式，并具备较好的预测性能。
本文将围绕智能制造系统中基于神经网络的质量预测进行研究，并探讨其关键技术和应用。
首先，为了正确预测产品质量，需要从智能制造系统中获取大量的生产数据，并进行预处理和特征提取。
这些数据可以包括生产过程的各种参数、传感器采集的实时监测数据、产品的工艺参数等。
在数据预处理过程中，可以采用去噪、归一化、数据平滑等方法，以提高数据质量和稳定性。
然后，通过特征提取算法，将原始数据转换为更具有表征性的特征向量，以供神经网络模型使用。
其次，神经网络模型的选择和设计对于质量预测的准确性和稳定性至关重要。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）。
前馈神经网络是最常见的神经网络模型之一，具有单向传播的特征，适用于一些非连续性和非线性的质量预测问题。
而循环神经网络则具有记忆性和递归性的特点，适用于一些涉及时间序列的质量预测问题。
在模型的设计中，需要确定神经元的层数和每层的神经元数量，并选择合适的激活函数和损失函数，以优化模型的预测效果。
然后，模型的训练和优化是质量预测研究中的另一个重要环节。
在训练过程中，可以采用反向传播算法和梯度下降算法，通过迭代求解优化问题，不断调整神经网络模型的权值和偏置，以提高模型的拟合能力和泛化能力。
智能制造系统建模与仿真阅读笔记
《智能制造系统建模与仿真》阅读笔记目录一、内容概要 (2)1.1 背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状及发展趋势 (3)二、智能制造系统基本概念 (5)2.1 智能制造系统的定义 (6)2.2 智能制造系统的组成 (8)2.3 智能制造系统的功能 (9)三、智能制造系统建模与仿真的基本方法 (10)3.1 建模方法 (12)3.2 仿真方法 (13)四、智能制造系统建模与仿真的关键技术 (15)4.1 预测模型 (16)4.2 决策模型 (18)4.3 优化模型 (19)五、智能制造系统建模与仿真的应用案例 (20)5.1 案例一 (21)5.2 案例二 (22)六、智能制造系统建模与仿真的挑战与未来趋势 (23)七、结论与展望 (25)7.1 主要结论 (26)7.2 研究展望 (27)一、内容概要《智能制造系统建模与仿真》一书对智能制造系统建模与仿真的相关概念、方法、技术和应用进行了全面而深入的阐述。
书中首先概述了智能制造系统建模与仿真的主要内容，包括智能制造系统的基本概念、建模与仿真的目的和意义、以及建模与仿真的关键技术。
书中详细讨论了智能制造系统建模与仿真的各个环节，包括系统建模、仿真模型开发、仿真验证与优化等。
还介绍了智能制造系统仿真平台的设计与开发，以及仿真技术在智能制造中的应用案例。
通过阅读本书，读者可以深入了解智能制造系统建模与仿真的理论和方法，掌握相关的建模与仿真技术，并将其应用于实际智能制造系统中，以提高系统的性能和效率。
1.1 背景与意义随着科技的飞速发展，智能制造已经成为全球制造业的重要发展趋势。
智能制造系统建模与仿真作为一种重要的研究方法和工具，旨在通过对制造过程进行建模和仿真，实现对制造系统的优化设计、性能分析和故障诊断。
深入研究智能制造系统建模与仿真具有重要的理论意义和实际应用价值。
智能制造系统建模与仿真有助于提高制造业的整体水平，通过对制造过程的建模和仿真，可以更好地理解制造系统的基本结构和工作原理，从而为制造系统的优化设计提供理论支持。
从数字化到数智化：智能技术赋能高校智慧教育高质量发展路径研究
从数字化到数智化：智能技术赋能高校智慧教育高质量发展路径研究目录1. 内容概览 (2)1.1 研究的背景与意义 (3)1.2 研究的目的与研究内容 (4)1.3 研究的范围与研究方法 (5)2. 数字化教育概述 (6)2.1 数字化教育的概念与特征 (7)2.2 数字化教育的发展历程 (8)2.3 数字化教育面临的挑战与机遇 (10)3. 数智化技术概论 (11)3.1 数智化技术的内涵与外延 (12)3.2 数智化技术的关键技术与发展趋势 (14)3.3 数智化技术应用现状与潜在价值 (15)4. 高校智慧教育的现状与存在问题 (16)4.1 高校智慧教育的发展历程 (17)4.2 高校智慧教育的主要模式 (19)4.3 高校智慧教育面临的挑战 (20)5. 智能技术赋能高校智慧教育高质量发展的路径研究 (22)5.1 智能技术应用于教学过程的创新模式 (23)5.2 智能技术促进课程与教学内容创新 (24)5.3 智能技术助力教师队伍建设与教学能力提升 (25)5.4 智能技术提升高校教育管理的科学化水平 (26)6. 实证研究 (27)6.1 案例选择与数据收集方法 (28)6.2 案例分析框架与分析方法 (29)6.3 典型案例分析 (31)6.4 案例分析结果与讨论 (32)7. 政策建议与实施策略 (34)7.1 构建高效智慧教育环境的政策建议 (35)7.2 推动教师智能技术教学能力提升的策略 (36)7.3 完善智能技术应用支撑体系的建设 (38)7.4 进一步研究展望 (39)1. 内容概览本研究旨在深入探讨数字化与数智化技术如何为高校智慧教育的高质量发展提供强大动力。
随着信息技术的迅猛发展，教育领域正经历着前所未有的变革。
从数字化到数智化，智能技术不仅改变了传统的教学模式和学习方式，还为高校的教育教学、管理和服务带来了全方位的优化和升级。
数字化技术的教育应用：分析数字化技术在高校教学、管理和服务中的具体应用及其带来的变革。
基于深度强化学习的电力巡检机器人网络自动化监测系统
基于深度强化学习的电力巡检机器人网络自动化监测系统目录一、项目概述 (2)1. 项目背景与意义 (2)2. 项目目标及主要任务 (3)2.1 实现电力巡检机器人网络自动化监测 (4)2.2 基于深度强化学习优化监测策略 (5)二、系统架构设计 (6)1. 硬件设备 (7)1.1 电力巡检机器人设计 (8)1.2 传感器及数据采集设备 (10)1.3 网络通信设备 (11)2. 软件架构 (12)2.1 数据处理与分析模块 (14)2.2 强化学习算法模块 (14)2.3 监控与决策模块 (16)三、深度强化学习算法研究与应用 (17)1. 强化学习理论基础 (19)2. 深度学习理论基础 (20)3. 深度强化学习算法介绍与应用场景分析 (21)4. 算法在电力巡检机器人中的应用实现与优化策略 (23)四、电力巡检机器人网络自动化监测系统实现流程 (24)1. 数据采集与处理流程 (25)2. 实时监控与预警机制流程 (26)3. 基于深度强化学习的决策优化流程 (27)五、系统测试与性能评估方法设计 (28)1. 测试环境搭建与测试方案制定 (29)2. 系统性能测试指标及方法设计 (30)3. 系统评估流程与结果分析总结方法设计提供创意设计内容和设计理念如下32一、项目概述随着电力系统的不断发展，电力巡检工作的重要性日益凸显。
传统的人工巡检方式存在着效率低、成本高、安全隐患等问题。
为了提高电力巡检的效率和准确性，降低巡检成本，保障电力系统的安全稳定运行，本项目提出了一种基于深度强化学习的电力巡检机器人网络自动化监测系统。
该系统通过引入深度强化学习技术，使电力巡检机器人能够自主规划巡检路径、识别异常情况、自动完成巡检任务。
系统还具备实时监控、数据分析和决策支持等功能，为电力巡检工作提供全面、高效的解决方案。
通过实现电力巡检机器人的网络自动化监测，可以大大提高巡检工作的效率，降低人力成本，提高电力系统的安全性和稳定性。
创新生态体系 让“独角兽”健康生长
创新生态体系让“独角兽”健康生长作者：蒋华荣徐从根来源：《群众》2020年第14期芯视界，是一家专注原始创新、引领三维图像传感芯片领域的前沿企业。
自2018年落户南京江北新区以来，它依托精准的政策支持、完善的创新生态，正快速成长为新区打造“芯片之城”产业地标的重要生力军。
2020年4月，芯视界成功入选南京市培育独角兽企业行列。
回国创业，落地江北南京，是芯视界公司核心创始人李成“芯”梦开始的地方，四年大学本科时光在这座美丽古都度过。
2003年，怀揣着对集成电路的热爱，李成启程赴美学习深造，一路问鼎集成电路专业博士学位，成为硅谷小有名气的华人科学家。
硅谷是世界科技创新的前沿，吸引众多国家来此招商引智。
每年，中国很多城市都会来硅谷举办海外留学人员创业大赛，寻找硅谷优质的项目。
依托南京本地大学海外校友会资源，南京市政府自2016年起，便在硅谷举办海外留学人员创业赛事。
李成及其核心研发团队参与首届“赢在南京”海外人才创业大赛，并拿下一等奖。
也正是该平台，让李成意识到，相比硅谷神仙打架一般的高科技竞逐，刮着智能化东风的国内市场蕴藏着无限可能，能更好地发挥自己多年在硅谷积攒的技术优势。
于是，一颗回国逐梦、创新创业的种子深植于心。
2018年，一场远赴硅谷的南京城市推介会让李成心中的梦想更加坚定。
会上，有关江北新区“两城一中心”的产业定位、良好的发展态势、完善的创新生态、旺盛的市场需求、丰富的科教资源和毕业生源的介绍，让李成倍感振奋。
特别是江北新区致力打造“芯片之城”，聚焦EDA设计等核心领域自主可控，正携手全球高端创新资源，构建芯片设计、晶圆制造、封装测试、终端制造和设备材料等完整产业链。
高度契合的产业方向和支持创新的良好氛围，是研发型企业最理想的生长空间。
李成团队将回国创业的目光投向了江北新区“芯片之城”建设的核心承载地——江北新区研创园。
这里，不仅以台积电龙头项目为支撑，集聚了ARM、Synopsys、展讯等顶尖芯片设计企业，落户了一半以上国内排名前十的IC设计企业，还拥有一系列全国领先的激励创新的最优政策，如园区提供了优质的办公用房，并通过一揽子“管家式”贴身服务，帮助初创公司完成所需的工商、税务等所有手续。
北京邮电大学2016年博士研究生培养方案
非
3111100107 短距离无线通信技术
学 位 课
第 5 组至少修 2 学分 (专业方向选修课)
3111100137 网络流量监控技术
程
3111100152 高速宽带互联网技术
3111100271 接入网技术及其应用
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2
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2
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2
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2
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2
3111100292 军事通信网技术
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2
3111100293 军事通信学基础
的科学，同时也是研究、设计、开发信息与通信设备及系统的应用科学。作为北 京邮电大学的传统优势学科，信息与通信工程一级学科是国家重点学科，拥有一 支国内最强大的师资队伍，同时聘请了一批国际著名学者为海外学术大师或高级 访问科学家；拥有多个国家级、省部级科研平台，多个国家级创新群体和国家级、 省部级优秀教学团队；承担了大量国家级、省部级重点重大科研项目和国际合作 交流项目，产生的科研、学术和教学成果在国内外具有重大的影响力，获得了一 批国家级、省部级科技成果奖励和教学成果奖励；为国家信息通信产业、科技和 教育输送的博士硕士数量位居全国第一,并且在最近一次全国学科评估中位居第 一。
3110100781 通信网理论（博）
36
2
3111100582 现代信息论
36
2
3111101088 高级信号处理
36
2
3111101100 机器学习与数据科学
54
3
3111101135 信息处理与编码理论
36
2
3111100913 通信与信息处理工程中的应用概率论与随机过程
36
2
3131100569 现代密码学
人工智能生成内容研究综述：应用、风险与治理
人工智能生成内容研究综述：应用、风险与治理目录一、内容概括 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 文献综述的目的和结构 (5)二、人工智能生成内容的基本概念与技术原理 (6)2.1 人工智能生成内容的定义 (7)2.2 人工智能生成内容的技术原理 (8)2.3 人工智能生成内容的类型 (9)三、人工智能生成内容的应用领域 (11)四、人工智能生成内容的风险与挑战 (12)4.1 数据隐私与安全 (13)4.2 内容质量与可靠性 (14)4.3 技术偏见与歧视 (15)4.4 法律与伦理问题 (16)五、人工智能生成内容的治理策略与实践 (17)5.1 政策法规 (19)5.2 行业自律 (20)5.3 技术审核机制 (21)5.4 公众教育与参与 (23)六、未来展望与研究方向 (24)6.1 技术发展趋势 (25)6.2 应用前景展望 (27)6.3 研究方法与工具创新 (27)七、结论 (29)7.1 研究总结 (30)7.2 研究不足与局限 (31)7.3 对未来研究的建议 (33)一、内容概括随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已逐渐渗透到我们生活的方方面面，AI生成内容（Artificial Intelligence Generated Content, AIGC）作为AI技术的一个重要分支，正引起广泛关注。
本综述旨在全面梳理AIGC的应用现状、探讨其面临的风险，并提出相应的治理策略。
在应用方面，AIGC展现了巨大的潜力和创造力。
从文本创作到图像生成，再到音频和视频制作，AIGC技术的应用几乎无处不在。
在文学创作领域，AI已经能够创作出具有深度和情感的作品；在艺术设计中，AI生成的图案和视觉效果令人惊叹；在新闻报道领域，AI可以快速生成新闻稿件，提高新闻时效性。
AIGC还在教育、医疗、娱乐等多个领域发挥着重要作用。
AIGC的发展也伴随着一系列风险。
版权问题备受关注，由于AI 可以生成大量看似原创的内容，如何界定AI生成内容的版权归属成为了一个棘手的问题。
聚焦“智能+”时代 探讨工业互联网安全新挑战——人工智能+工业互联网安全专题论坛在沪召开
News · 市场观察2 · 自动化博览·工业控制系统信息安全专刊2019工业安全大会在京举行，聚力工业“智能+”转型升级工业安全产业联盟理事会在京召开聚焦“智能+”时代 探讨工业互联网安全新挑战——人工智能+工业互联网安全专题论坛在沪召开2019年5月9日，由工业控制系统信息安全产业联盟（以下简称工业安全产业联盟）主办，中国自动化学会、智能制造推进合作创新联盟、边缘计算产业联盟、中国仪器仪表行业协会支持，控制网（）&《自动化博览》承办的“2019工业安全大会（ISSC2019）”在北京德宝饭店举行，共有来自电力、石油石化、能源、市政、轨交、煤矿、烟草等行2019工业安全大会（ISSC2019）期间，召开了工业安全产业联盟理事会，联盟常务秘书长石红芳总结了2018年联盟的工作，并宣布联盟秘书长将由中国电子技术标准化研究院信息安全研究中心副主任姚相振担任的决议。
随后，联盟秘书长姚相2019年5月27日，由中国自动化学会、工业控制系统信息安全产业联盟、中国人工智能产业发展联盟在2019第三届全球人工智能大会期间共同主办的“人工智能+工业互联网安全专题论坛”于上海召开。
该论坛聚焦人工智能及工业互联网前沿技术、人工智能技术与工业互联网安全跨界融合探讨、工业互联网安全政策的解读、工业互联网安全现状及分析等热门议题，展开学术交流与技术分享，吸引了来自全国近百位参会代表出席。
业的用户单位、系统集成商、生产厂商、设计院、大学及科研单位的130余位来宾出席。
工业和信息化部信息化和软件服务业司副司长王建伟，工业安全产业联盟副理事长、和利时科技集团有限公司董事长邵柏庆，工业安全产业联盟副理事长、中国电子技术标准化研究院副院长杨建军出席大会并致辞。
智能制造推进合作创新联盟理事长、中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任、研究员王飞跃，公安部十一局七处处长祝国邦，烽台科技（北京）有限公司总经理龚亮华，机械工业仪器仪表综合技术经济研究所副总工程师史学玲，西门子中国研究院信息安全部首席核心技术专家唐文，启明星辰信息技术集团股份有限公司工业互联网安全事业部副总经理原真，浙江大学教授、工业控制系统安全技术国家工程实验室副主任冯冬芹，和利时信息安全研究院系统设计师刘伟，上海三零卫士信息安全有限公司技术专家李绪国，中国电子技术标准化研究院信息安全研究中心工业信息安全部负责人李琳，东南大学能源与环境学院教授冷杉出席大会并作报告。
强化物联网的信息安全保障
强化物联网的信息安全保障
曲成义
【期刊名称】《中国信息安全》
【年(卷),期】2013(000)011
【摘要】物联网是新兴的战略产业，它是人机的有机结合，网络世界和物理世界的有机结合，信息和产业的有机结合。
国家物联网的“十二五”规划中也提出要建设一大批物联网工程，
【总页数】1页(P111-111)
【作者】曲成义
【作者单位】
【正文语种】中文
【相关文献】
1.物联网感知层的信息安全保障措施 [J], 张强;刘毅;赵佳
2.物联网感知层的信息安全保障措施 [J], 辜晟恩;
3.新时期如何强化企业档案信息安全保障体系 [J], 常萍;
4.物联网感知层的信息安全保障策略研究 [J], 虞尚智
5.《“十四五”云南省档案事业发展规划》解读(十一) 持续推进档案数据备份强化信息安全保障能力 [J], 邵海燕
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生成式人工智能的数据安全风险防控与法律规制研究
生成式人工智能的数据安全风险防控与法律规制研究目录一、内容简述 (2)（一）背景与意义阐述 (2)（二）研究目的和任务概述 (3)二、生成式人工智能概述 (4)（一）生成式人工智能定义与发展历程 (5)（二）生成式人工智能技术应用及其特点分析 (7)（三）应用领域和市场前景展望 (7)三、生成式人工智能的数据安全风险分析 (8)（一）数据来源风险分析 (9)（二）数据质量问题与影响分析 (11)（三）数据安全风险识别与评估方法探讨 (11)四、数据安全风险防控策略与措施研究 (13)（一）数据收集与使用安全原则和标准制定 (14)（二）风险监测预警系统建设与技术防范措施实施 (15)（三）人员培训与组织架构优化方案设计 (17)五、法律规制在生成式人工智能领域的应用与挑战 (18)（一）现行法律法规对生成式人工智能的影响分析 (20)（二）法律法规在生成式人工智能领域的完善建议 (21)（三）跨界监管与合作机制的建立与完善路径探讨 (22)六、案例分析与实践研究 (23)（一）国内外典型案例分析比较与启示借鉴 (25)（二）实践研究成果展示与案例分析总结报告 (26)七、对策建议与展望建议 (27)（一）政策扶持与监管力度加强建议提出 (29)（二）产业发展战略规划和路径选择建议探讨 (30)（三）未来发展趋势预测与应对策略制定方向阐述等 (31)一、内容简述随着生成式人工智能技术的迅猛发展，其应用领域日益广泛，极大地推动了社会生产力的进步。
与此同时，数据安全风险也随之凸显，成为制约其健康发展的重要因素。
生成式人工智能系统通过学习大量数据来生成新的、具有潜在价值的内容，这一过程涉及海量数据的收集、处理与传输，对数据安全构成了严峻挑战。
通过对生成式人工智能的数据安全风险防控与法律规制的综合研究，旨在为相关领域的健康发展提供有力保障。
（一）背景与意义阐述随着人工智能技术的飞速发展，生成式人工智能(Generative AI)已经成为了当今科技领域的研究热点。
RFID——实现生产过程自动化
RFID——实现生产过程自动化
李成
【期刊名称】《汽车制造业》
【年(卷),期】2007(000)002
【摘要】RFID技术凭借使用寿命长．安全性高．对环境要求低．可自动数据采集．高度的数据集成、支持可读写工作模式等优点．已成为标签时代的宠儿，在汽车制造领域，RFID技术的使用必将大大提高生产效率．推动汽车制造业的蓬勃发展。
【总页数】3页(P39-41)
【作者】李成
【作者单位】陕西西安武警工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.自来水厂生产过程自动化的设计与实现 [J], 江卫平
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人工智能驱动的自动化新工科专业建设探索与实践
人工智能驱动的自动化新工科专业建设探索与实践目录一、内容简述 (1)二、人工智能与自动化新工科专业的关系 (1)1. 人工智能的发展背景及趋势 (2)2. 自动化新工科专业的设立意义 (4)3. 人工智能与自动化新工科专业的融合 (5)三、自动化新工科专业建设目标 (6)1. 专业定位与人才培养方向 (7)2. 课程设置与教学体系建设 (8)3. 实践环节与创新能力培养 (9)四、人工智能驱动的自动化新工科专业建设内容 (10)1. 人工智能基础知识普及 (12)2. 人工智能技术在新工科领域的应用探索 (13)3. 新工科专业师资队伍建设 (14)五、实践探索 (15)1. 理论教学与实践教学的结合 (16)2. 校企合作与产教融合的实践探索 (17)3. 以项目为导向的教学模式改革尝试 (18)六、专业建设的挑战与对策建议 (19)一、内容简述背景与现状：介绍当前人工智能和自动化技术的发展趋势，以及社会对这类专业人才的需求现状。
建设目标：阐述新工科专业建设的主要目标，包括提高人才培养质量、促进产学研融合等。
专业内容与设置：详细列出新工科专业的主要教学内容、课程设置及实践环节，体现人工智能在自动化领域的应用。
教学方法与手段：探讨在新工科专业建设中，如何运用新的教学方法和手段，以提高教学效果，培养符合社会需求的人才。
实践探索：介绍在自动化新工科专业建设过程中的实践探索，包括与企业的合作、实习实训基地的建设等。
挑战与对策：分析在新工科专业建设过程中可能遇到的挑战和问题，并提出相应的对策和建议。
预期成效：阐述经过新工科专业建设后，预期达到的效果和影响，包括人才培养、科研成果等方面。
二、人工智能与自动化新工科专业的关系人工智能与自动化新工科专业之间存在着紧密且互补的关系，随着科技的飞速发展，人工智能已经逐渐成为推动社会进步的关键力量，而自动化技术则是实现这一变革的重要手段。
这种跨学科的特性使得新工科专业在培养具备创新能力和实践技能的人才方面具有独特的优势。
中韩石化公文系统升级改造
SCIENCE &TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯中韩石化公文系统升级改造杜锐君(中韩(武汉)石油化工有限公司信息中心湖北武汉430000)摘要：由于业务需要，中韩（武汉）石油化工有限公司公文管理系统面临变革，总经理办公室、企业管理部、党群工作部等业务部门的关键用户期望利用更加智能、科学化的公文管理系统，获得更加便捷的体验、提升工作水平和效率。
该文将对信息中心承接的中韩石化公文系统升级改造实施过程进行研究，得出该项目挖潜增效的经验，并探讨进一步优化的相关思考。
关键词：公文管理应用系统升级改造挖潜增效中图分类号：TP311.52文献标识码：A文章编号：1672-3791(2021)09(c)-0083-03Upgrading of Document System of Sinopec-SK(Wuhan)Petrochemical Company LimitedDU Ruijun(Sinopec-SK (Wuhan)Petrochemical Co.,rmation Center,Wuhan,Hubei Province,430000China)Abstract:Due to business needs,the document management system of Sinopec-SK(Wuhan)Petrochemical Company Limited is facing changes.Key users of the general manager's office,enterprise management department,party masses work department and other business departments expect to use a more intelligent and scientific document management system to get a more convenient experience and improve work level and efficiency.In this paper,it will study the implementation process of the upgrading and transformation of Sinopec-SK document system undertaken by the information center,draw the experience of tapping the potential and increasing effi‐ciency of the project,and discuss the relevant thinking of further optimization.Key Words:Document management upgrading;Application system;Upgrading;Tap potential and increase efficiency1中韩石化公文系统升级改造的实施背景1.1公文管理的发展趋势以及其他先进企业的做法机关处室不仅扮演着管理者和协调者的角色，为各部门服务的职能也日趋重要。
数据科学与大数据技术专业发展现状与前景分析
数据科学与大数据技术专业发展现状与前景分析目录一、数据科学与大数据技术专业发展现状分析 (2)1.1 专业建设情况 (3)1.2 教育资源分布 (4)1.3 学生培养质量 (5)1.4 科研成果与贡献 (7)二、大数据技术发展趋势与挑战 (8)2.1 技术创新与发展趋势 (10)2.2 行业应用需求分析 (11)2.3 人才培养与技能提升 (13)三、数据科学与大数据技术专业发展前景展望 (14)3.1 国家政策支持与引导 (15)3.2 行业发展潜力与空间 (16)3.3 人才需求预测与岗位分析 (17)3.4 未来发展趋势与影响 (18)四、数据科学与大数据技术专业建设与改革建议 (19)4.1 优化课程体系与教学内容 (20)4.2 提升教师教学水平与能力 (21)4.3 加强实践教学与创新创业教育 (23)4.4 深化产学研合作与社会服务创新 (24)一、数据科学与大数据技术专业发展现状分析学科交叉融合：数据科学与大数据技术专业涉及数学、统计学、计算机科学、数据科学等多个学科领域。
这些学科的交叉融合为该专业的发展提供了丰富的理论基础和实践方法。
课程体系设置：数据科学与大数据技术专业的课程体系通常包括数据科学导论、统计学原理、编程语言与编程实践、数据挖掘与分析、机器学习与人工智能等核心课程。
这些课程旨在培养学生掌握数据处理、分析、挖掘和可视化的基本技能，以及解决实际问题的能力。
教育资源与师资队伍：随着大数据时代的到来，越来越多的高校开始设立数据科学与大数据技术专业。
这些学校通常拥有先进的实验设备、丰富的教学资源和优秀的师资队伍，为学生提供了良好的学习环境和发展平台。
产学研结合：数据科学与大数据技术专业的实践性非常强，因此产学研结合是该专业发展的重要途径。
通过与企业、研究机构和政府部门合作，学生可以参与实际项目的研发和实践，提高自己的综合素质和就业竞争力。
国际交流与合作：随着全球化的深入发展，数据科学与大数据技术专业的国际交流与合作也日益频繁。