矿山智能掘进系统是一种基于人工智能技术的矿山采掘工具，它利用高精度传感器、计算机图像处理技术以及机器学习算法等，能够实现矿山掘进过程的自动化、智能化和高效化。 该系统的设计旨在提高矿山采掘效率，降低生产成本，减少人为操作误差等。通过对采矿机器人进行实时监测和智能控制，系统能够自动完成矿山掘进、爆破等作业，并能够对采矿机器人进行远程监控和数据分析。 该系统的应用具有广泛的市场前景，可应用于各种矿山采掘领域，如煤矿、金矿、铁矿等。同时，该系统的研发也对矿山采掘领域的技术提升和智能化发展起到了积极的推动作用。 总之，矿山智能掘进系统是一种具有广泛应用前景和市场价值的智能化矿山采掘工具，它的研发和应用将对矿山采掘领域的技术提升和智能化发展起到积极的推动作用。 随着工业4.0时代的到来，矿山采掘行业正经历着前所未有的技术革新。在此背景下，矿山智能掘进系统应运而生，成为推动矿业生产力飞跃的关键力量。本文将详细介绍矿山智能掘进系统的设计案例，以及它如何通过综合利用人工智能、物联网和工业互联网等先进技术，实现矿山掘进作业的自动化、智能化和高效化。 我们需要了解矿山智能掘进系统的核心技术构成。这一系统主要包括高精度的传感器、计算机图像处理技术和先进的机器学习算法。这些技术的融合使得矿山智能掘进系统能够实时监测采矿机器人的状态，自动完成掘进和爆破等作业，并对整个过程进行智能控制。通过这种方式，不仅大幅提升了掘进效率，而且显著降低了生产成本，并减少了因人为操作错误所造成的风险。 具体而言，智能掘进系统涵盖了多个子系统，例如智能综掘机、两臂锚杆钻车、可伸缩皮带机和智能集控中心等。智能综掘机通过安装倾角传感器、激光雷达和磁滞位移传感器等，实现精确的状态监测和自主定位，从而能够进行远程控制。锚杆钻车的自动化水平提升，使得支护作业更加高效。而可伸缩皮带机通过配备张力监测装置，显著提高了物料的运输效率。 此外，智能集控中心在掘进巷道出口位置，利用矿用隔爆本安型主机等设备，实现了多机协同控制和一键启停功能。并通过以太网数据传输接口，将井下信息实时上传至数据中心。传感器系统监测掘进机的位姿和工况，激光雷达负责巷道的精确定位，磁滞位移传感器监测液压油缸的位移，而压力和温度传感器则确保设备运行在安全参数之内。为了适应恶劣的工作环境，可视化系统采用了高清摄像头和红外补光技术，并配备防冲击防护措施，以保证视频监控的有效性。 智能化不仅体现在硬设备上，智能掘进系统在软件方面也有着卓越表现。系统采用的钻探和物探技术可提前探测地质条件，为安全高效的掘进提供了保障。电控系统负责数据的采集、处理和传输，支持遥控和远程控制操作，进一步提高了整个系统的自动化水平。 矿山智能掘进系统的应用市场前景广阔，可广泛应用于煤矿、金矿、铁矿等多种矿山采掘领域。其不仅提高了矿山采掘的生产力，降低了生产成本，而且改善了工人的工作环境，减少了安全事故的发生。随着技术的不断进步和市场的广泛接纳，矿山智能掘进系统将在未来的矿业生产中扮演越来越重要的角色。 通过本案例的分析，可以看出矿山智能掘进系统的设计不仅仅是一个技术突破，更是矿山采掘行业智能化转型的一个标志。未来，随着更多创新技术的融入，矿山智能掘进系统必将在提高生产效率和保障作业安全方面发挥更大的作用，从而推动整个矿业领域向着更加智慧、高效和安全的方向发展。

本手册适用于帮助初学者快速掌握Dependency-Check的安装、配置与使用方法。通过阅读本文档，您将能够了解如何搭建Dependency-Check环境、进行项目依赖库的安全扫描，并解读生成的报告。此外，本文档还涵盖了常见问题及解决方法，以便您在实际操作中遇到困难时能够及时找到解决方案。

在面对传统中型数据中心建设模式所面临的挑战，如选址困难、工程复杂、能耗高、管理效率低、场地利用率低、建设周期长、早期投资高以及运维体验差等问题时，模块化数据中心解决方案的出现提供了全新的思路和方法。本文将详细介绍模块化互联网数据中心解决方案的核心内容和优势。 华为模块化数据中心处理方案是在传统数据中心面临严峻挑战的背景下提出的。该方案致力于解决老式数据中心存在的问题，例如高能耗、低效率的配电与制冷部件，以及无法迅速响应IT业务上线时间要求等问题。 华为模块化数据中心处理方案的核心在于模块化的设计理念，这涉及到将数据中心的各个功能板块设置为独立区间，提高空间利用率，并且可以灵活地根据业务需求进行扩展。该方案将基础设施一步到位地建设完成，实现了高集成度的All-in-room设计，有效降低了PUE值，提升了能效比。 模块化数据中心的构建采用了模块化部件、模块化子系统以及模块化数据中心整体架构。这种设计允许数据中心在不影响已有系统稳定运行的前提下，实现即插即用、易安装、易维护的特性，大幅度提高了数据中心的建设效率和管理便捷性。 华为的IDS2023系列数据中心是模块化数据中心解决方案中的代表产品，它涵盖小型、中型和大型数据中心，适用于不同规模的企业和应用场景。例如IDS2023-S适用于小型数据中心，而IDS2023-L则适用于大型数据中心。这些产品均支持多种部署方式，比如单排或双排，密闭或开放冷热通道等，可满足不同空间和需求的配置。 华为模块化数据中心解决方案的另一个重要特征是其智能化管理系统NetEco。NetEco平台可以实现统一智能管理，包括能效管理、资源管理、故障处理等。通过这种管理平台，数据中心的运维效率和体验均得到显著提升。同时，其模块化架构设计使得数据中心能够随业务增长而灵活扩容，满足最低能耗的需求。 在节能技术方面，模块化数据中心采用了行级空调、模块化UPS、密闭冷热通道设计以及Free cooling技术等，这些联合应用有助于实现低PUE值，提供绿色节能的数据中心解决方案。模块化数据中心的建设周期远低于传统数据中心，大大缩短了业务上线时间，使其在抢占商机方面具有更大的竞争力。 模块化数据中心解决方案通过采用模块化设计原则、高效节能的技术、灵活的扩容能力以及智能化的管理系统，解决了传统数据中心的多种问题，成为了当下及未来数据中心建设的优选方案。这一方案不仅能够提供更高的效率、更低的能耗和更强的适应性，而且还能在最短时间内完成部署，实现企业的数据中心建设目标。

内容概要：本文档是2024年由多家单位共同编制的关于AI技术与工业互联网融合发展及相关安全问题的详尽研究报告。主要内容涵盖AI+工业互联网的主要应用场景，探讨其带来的生产效率提升与企业竞争力的增强，也详细剖析了各个场景如工业制造、石油化工、矿山冶金和电力能源中存在的安全风险，以及针对这些风险提出的综合治理方案和技术实现细节。文中特别介绍了‘1266’架构——一种针对AI+工业互联网构建的安全体系架构。此外，文档还包括多个实际案例的研究，显示了具体技术实践及效果。 适合人群：工业领域的IT安全管理人员、技术专家及企业管理层。 使用场景及目标：为希望深入了解AI在工业互联网领域应用的个人和企业提供理论基础和实用参考；旨在通过介绍最新的安全技术和实践案例，帮助企业构建完整的工业互联网安全防护体系，确保系统稳定与数据安全。 其他说明：该文件还对未来发展方向做了简要讨论，强调政策支持、技术创新和社会责任共同推动AI技术在未来工业互联网安全领域的作用。建议读者紧跟最新政策导向，并积极参与到标准建设和自主研发中来，以促进该行业的健康发展。

中国互联网外资控制调查报告深度解读 一、外资对中国互联网产业的影响 外资对中国互联网产业的渗透始于过去十余年，期间通过资本和产业层面的参与逐步控制了中国的互联网市场。这种控制不仅体现在资本运作上，还体现在对外资互联网企业的依赖性增强，外资企业在中国互联网主流应用领域已完成战略布局。外资控制已不仅限于小规模企业，而是深入到互联网产业的核心与主流，这是不容忽视的现实。 二、外资控制的方式与特征 外资企业在中国互联网市场采取了多种控制方式，包括但不限于投资、合资、收购以及技术合作等。外资通过这些方式，在关键技术和核心业务层面对中国互联网企业施加了重要影响。其特征表现为外资在市场、资源、技术以及信息等方面对本土企业的全面渗透和控制。 三、外资控制的原因 外资对中国互联网产业进行控制的原因复杂多样，包括中国的互联网市场具有巨大的发展潜力和商业价值、技术发展需求以及全球化趋势下资本的自然流动等。此外，外资企业自身的技术优势和成熟的商业模式也是吸引因素。 四、外资控制带来的影响 外资控制对中国互联网产业带来的影响是双刃剑。一方面，外资为中国互联网产业带来了资金和技术，促进了产业的发展。另一方面，过度依赖外资可能导致中国互联网企业丧失自主创新能力和市场主导权，信息安全和政治风险也会随之增加。 五、应对外资控制的对策建议 为应对外资控制，报告提出了若干对策建议。包括加强本土互联网企业的自主创新力度、建立核心技术的自主知识产权体系、提升中国互联网企业在全球价值链中的地位等。同时，也建议政府加强对互联网外资企业的监管，确保互联网产业的健康发展。 六、国外政府的对策 报告还参考了国外政府在处理互联网外资问题上的对策，以此为鉴，建议中国在尊重市场规律的基础上，采取积极有效的政策，保护本国互联网产业的利益和安全。 七、未来中国互联网产业展望 展望未来，中国互联网产业预计将继续保持快速发展态势。在政策引导、技术进步、市场培育等多方面因素的共同作用下，本土企业有望逐步增强其在国际互联网舞台上的竞争力和影响力。 总结而言，中国互联网外资控制调查报告深刻剖析了外资控制中国互联网产业的现状、方式、特征及其原因和影响，并基于这些分析提出了一系列对策与建议，为国内相关利益方提供了重要的参考素材，对于制定科学合理的互联网发展策略具有指导意义。

《2023年江西省“振兴杯”工业互联网安全技术技能大赛部分赛题解析》 在当前数字化转型的大潮中，工业互联网安全成为了至关重要的环节。本次大赛聚焦于网络安全和制造领域的结合，通过一系列竞赛题目，旨在提升参赛者对工业互联网安全的理解与实践能力。下面我们将对描述中涉及的部分赛题进行深入解析。 赛题涉及到的是Modbus协议的分析。Modbus是一种广泛应用于工业控制设备中的通信协议，主要关注的是数据传输的准确性。在分析过程中，观察到数据包呈现出叠加方式，这意味着参赛者需要关注每个数据包的累积效应，通过追踪TCP流数据来过滤掉不必要的空格和其他符号，以确保数据的完整性和有效性。 赛题提到了异常流量的识别。"S7Error"提示参赛者寻找S7协议中的错误码0x83。S7协议是西门子PLC（可编程逻辑控制器）使用的通信协议，错误码0x83通常表示通信错误。参赛者需要通过过滤出s7comm.param.errcod == 0x8383的数据包，进一步分析可能导致的系统异常或潜在的安全问题。 再者，赛题中还涉及了数据包编号213056的相关信息。这可能是一项关于数据完整性或特定事件的挑战，参赛者需要关注这个特定编号的数据包，从中可能可以找到关键的“Flag{213056}”，揭示隐藏的信息。 在信息安全领域，隐写术也是常见的技巧之一。LSB隐写利用图像的最低有效位来隐藏信息，本题中提到的数据被保存为ZIP文件，并包含一个名为.cmp的文件。参赛者可能需要使用组态软件来恢复这个文件，然后进行简单的计算操作，以揭示隐藏的密码或信息。 博图V16是一款西门子的工程软件，用于编写和调试PLC程序。在这个环节，参赛者需要打开工程文件，按照题目要求修改登录日志，这可能涉及到逆向工程和代码审计，以找出潜在的安全漏洞。 此外，赛题还涉及了文件类型判断和反汇编分析。从样本文件sample1.exe中，参赛者需要识别出这是Python程序打包成的可执行文件，从中提取出如iec104_control.pyc等文件，这些可能是恶意指令的载体。使用IDA（Interactive Disassembler）这样的反汇编工具，对文件进行分析，寻找可能的加密或解密算法，以及隐藏的flag。 固件后门的分析是另一项挑战。参赛者需要根据题目要求，寻找设备中的后门入口，这可能需要深入到二进制代码层面，通过搜索字符串、分析程序结构来定位潜在的密钥或访问控制机制。 这次大赛涵盖了工业互联网安全的多个层面，包括但不限于协议分析、异常流量检测、隐写术应用、代码审计、文件类型识别以及固件安全。通过这样的实战演练，参赛者不仅能提升专业技能，更能加深对工业互联网安全复杂性的理解，为未来应对现实世界中的安全挑战做好准备。

主要是关于人工智能、大语言模型、ChatGPT、Deepseek等各类AI学习的相关资料、文档。

内容概要：本文档《RPKI 部署指南（1.0 版）》系统介绍了资源公钥基础设施（RPKI）的技术原理、部署流程及运维实践，旨在帮助网络运营商和安全技术人员防范互联网域间路由劫持、泄露和伪造等安全风险。文档详细阐述了RPKI的架构体系，包括证书签发、存储与同步验证机制，明确了签发主体和验证主体的职责，并提供了ROA签发规范、分阶段验证部署策略、运维监控方法以及常见问题解决方案。同时分析了RPKI在路径验证方面的局限性，并介绍了ASPA、BGPsec等演进技术。; 适合人群：网络运营商、互联网服务提供商（ISP）、安全运维人员、技术决策者及相关领域的工程技术人员；具备一定网络与信息安全基础知识的专业人员。; 使用场景及目标：①指导组织部署RPKI以实现路由源验证（ROV），防止BGP路由劫持；②帮助网络管理者分阶段实施ROA签发与RPKI验证，确保业务平稳过渡；③提升关键基础设施的路由安全性，满足国际互联互通的安全合规要求；④为应对未来路由安全威胁提供技术演进方向。; 阅读建议：建议结合实际网络环境逐步推进RPKI部署，重点关注ROA签发规范与分阶段验证策略，定期审计配置一致性，并与其他路由安全机制（如IRR、MANRS）协同使用，全面提升路由安全防护能力。

智能制造和工业互联网是当今制造业转型升级的重要方向，它们通过数字化技术的集成应用，实现企业的智能化管理，提高生产效率和产品质量，同时降低运营成本。智能制造工业互联网数化智能工厂解决方案主要包括MES（制造执行系统）、WMS（仓库管理系统）和ERP（企业资源计划）等信息化系统。这些系统能够实现生产过程的精细化管理，促进物流全程追溯，提供成本管理和财务分析，支持业务的透明化和全追溯，进而构建竞争优势。 在工业互联网领域，政府推动物联网的发展，使工业实体经济实现效益化经营。通过采用条码、RFID等技术，企业可以对物流进行全程追踪，同时借助云计算技术实现与上下游企业的电子交易及信息共享。企业可以将内部软件应用部署到云端，利用公有云软件（SaaS）实现协同计划，促进企业制造和服务化转型，以及工厂数字化转型。 智能制造整体解决方案还包括客户关系管理（CRM）的加强，推动制造商从“以产品为中心”转向“以客户为中心”的经营策略。通过建设信息化系统如MES，加强生产过程管理，实现制造透明化和过程全追溯。面临的主要问题包括创新乏力、人口红利丧失、制造业产能外迁、过剩形势严峻、生产效率低下、管理不善、透明性差和用工荒等。因此，中国提出了创新驱动、智能转型、网络化、数字化、智能化的发展战略，包括工业互联网营销模式创新和服务模式创新等。 在国家制造业创新方面，提出了“中国制造2025”的核心目标与战略规划，主要聚焦于互联网+的主线，即信息化与工业化深度融合，以及智能制造核心关键。国家战略中还包括了网络化、数字化、智能化的国家制造业创新中心建设工程，以及高端装备、生物医药、航空航天装备、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、新材料、高性能医疗器械等十大重点领域。 工业互联网平台整体架构分为四个层面：设备层、边缘层、平台层（工业PaaS）、应用层（工业SaaS）。设备层负责设备接入和边缘数据处理；边缘层进行协议解析和边缘数据处理；平台层提供通用PaaS平台资源部署和管理；应用层包括业务运行、应用创新、分析优化、服务应用等。通过工业微服务组件库、工业数据建模和分析以及工业大数据系统，可以实现工业应用层的多样化需求。 智能制造的本质理解是对企业现有流程和生产组织方式的重新审视，利用最新工业工程及IT网络技术实现经营创新，推动企业向生产智能、管理智能化、运营智能方向转型。智能制造整体方案基于工业互联网智能制造整体解决框架，包括经营分析、财务分析、制造分析、决策辅助智能分析，以及数字营销、互联网采购、协同设计、定制服务、云服务等。方案还涉及产业互联化设计制造一体化、供应链协同、智慧财税、网络质量管控、精细成本管理、人力资源智能管理等。 随着技术的进步，智能制造整体应用方案涵盖了智能分析、营销分析、采购分析、库存分析、财务分析、绩效分析等。企业社交、协同办公、协同云、移动门户、社交化业务、即时通信、人力资源服务、薪酬服务、合同管理、内部交易、销售信用等也得到广泛应用。 工业互联网+智能制造整体应用方案通过云计算、边缘计算、人工智能、物联网等技术集成，实现CNC/DNC、PLCs、机器人、检验检测、感知仪表仪器、DCS、WCSs、CLOUDs等设备资源的智能管理化排程与调度。这些技术应用促进企业生产过程管理、质量过程控制、制造物流管理、能源环境管理等环节的智能化。 智能制造和工业互联网方案通过综合应用信息化和智能化技术，推动制造业的创新发展，解决生产过程中的诸多问题，提高整体生产效率和产品质量，增强企业的市场竞争力，同时为经济的可持续发展做出贡献。智能制造的本质在于通过技术赋能企业实现全面的智能化转型，以满足市场对敏捷、个性化和高质量服务的需求。

工业互联网是一种新型的经济形态，它基于工业数据，运用大数据技术，贯穿于工业设计、工艺、生产、管理、服务等全生命周期，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能。其发展历史可以追溯到工业1.0的机械化时代，发展至今已经经历了电气化与自动化、信息化与数字化、智能化与物联网等阶段。 工业互联网的核心技术包括大数据技术、网络技术、平台技术等。其架构主要由企业运营层基础平台、设备连接层等构成。它有三个层次，即一个个网络、二个主题、三个集成。这种架构有利于实现工业生产的优化、动态感知、决策和执行。在工业4.0时代，工业互联网更是被赋予了新的特征，如智能化、网络化、服务化、个性化等。 工业互联网的应用场景广泛，例如可以应用于解决工业生产中的质量缺陷，指导工业设备故障、生产问题，形成新的解决方案。例如，通过从5M要素（即物料、机器、方法、人力、测量）获取数据，利用大数据建模，发现数据中有价值的信息，从而提出解决方案。 高端装备的健康管理是工业互联网应用的一个重要方面。健康管理的定义是指使用高科技的监控和分析手段，对装备进行实时监测和维护，以提高其可靠性和使用寿命。其关键技术包括传感器技术、大数据分析技术、远程监控技术等。 工业互联网面临的机遇包括为各行业提供新的解决方案，提升生产效率，实现智能化生产等。同时，工业互联网的发展也面临着挑战，例如如何实现工业数据的安全可靠，如何处理工业互联网平台的开放性与企业核心竞争力之间的矛盾等。 工业互联网正日益成为推动工业发展的重要力量。了解工业互联网的定义、特点、技术架构、应用场景以及高端装备健康管理的知识，将对推动工业发展具有重要意义。随着技术的不断发展，工业互联网将会更好地服务于工业生产，为人类社会的经济与社会发展提供强大动力。