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[WEB应用防火墙]人工智能在漏洞挖掘等安全领域中的应用现状及前景展望 Web安全 安全集成 安全培训 DDoS 数据安全

本白皮书（由中通服发布）旨在阐述新基建领域的共性需求，分析区块链特征及其赋能作用，剖析区块链在新基建领域的典型应用，并提出相应发展建议，以期启发业界思考和探索“区块链+”的应用创新。同时，希望借助中国通服区块链平台的打造，能够为区块链在新基建领域高效发挥赋能作用提供助力。

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人工智能是电网调度控制技术进步的方向，在电网调 控领域具有广阔应用前景，引领调控领域的智能化发展。首 先分析电网调度控制现状及面临的挑战、电网调控领域人工 智能应用基础，之后将人工智能技术与调控技术支撑体系深 度融合，开展电网调控领域人工智能应用技术框架研究，提 出总体思路、建设目标，设计了系统体系架构，最后对电网 调控领域人工智能应用进行展望，分析了应用发展方向，为 相关研究建设工作提供参考

本资源对PMBOK第六版五大过程组、十大知识领域、49个过程组进行了整合，通过图表形式展示每个过程的ITTO（输入、工具与技术、输出）知识，附带PMBOK知识记忆法则，能够帮助在PMP备考过程中清晰理解记忆整个框架知识；

FinBERT-QA：使用 BERT 回答金融问题 FinBERT-QA 是一个问答系统，用于从数据集的任务 2 中检索有金融段落。 请参阅获取更多信息。 该系统使用来自信息检索和自然语言处理的技术，首先使用 Lucene 工具包检索每个查询的前 50 个候选答案，然后使用预训练的模型的变新排列候选答案。 FinBERT-QA 从 Huggingface 的库构建并应用 Transfer and Adapt [ ] 方法，首先将预训练的 BERT 模型转移并微调到一般 QA 任务，然后使用 FiQA 数据集将该模型适应金融领域。 转移步骤在的数据集上使用微调的 BERT 模型 ，它从 TensorFlow 转换为 PyTorch 模型。 在三个排名评估指标（nDCG、MRR、Precision）上结果平均提高了约 20%。 Overview of the QA pipeline:

教育领域，完整的流程板块包括：招生拓客、线索管理、教务管理、学员管理、互动督学、口碑传播。首先，在招生拓客环节，会通过线上营销工具或线下地推方式收集潜在的学员线索信息，并录入到线索管理系统中。在线索管理环节，会采用线索资源管理系统对收集的线索做统一管理，并将潜在学员转为真正的学员，提供给后续的教务管理使用。可见，线索管理在整个教育领域承担着承上启下的作用，重要性不言而喻。此项目业务场景总览见图1-1，整个项目分为两大业务域，分别是线索域、配置中心域。其中，线索域主要负责线索收集、线索管理等功能；配置中心域负责管理一些公共配置资源，比如，线索关联的标签、来源等。在介绍DDD相关基础概念前，我先说

DDD领域模型设计方案