摘 要数字化、网络化、智能化加速发展，使得信息技术（InformationTechnology，IT）与操作技术（OperationTechnology，OT）融合成为工业数字化转型和制造业高质量发展的关键。与此同时，网络风险也不断向工业领域渗透蔓延。从多个维度分析当前IT和OT融合的现状，科学论证其带来的网络安全风险，尤其是对工业控制系统关键组件的影响。针对现状和问题，从技术维度提出一种IT和OT安全融合的思路，并给出相应建议。内容目录：1 IT和OT融合发展现状1.1 IT和OT概述1.2 IT和OT融合现状2 IT和OT融合网络安全风险3 IT和OT安全融合思路3.1 安全基础技术融合3
随着智能手机的广泛普及，人们的购物方式发生了深刻的变化。手机购物不再是一个辅助工具，而是成为了现代购物体验的核心。智能手机通过移动支付、线上购物和广告定向等方面的创新，为消费者提供了前所未有的便利和高效。一、移动支付的普及在智能手机的影响下，移动支付已经成为了现代生活的一部分。消费者可以通过手机端的支付应用程序，如支付宝、微信支付等，进行线上或线下的支付。这不仅避免了携带现金或银行卡的麻烦，还提高了支付的安全性和便利性。智能手机的普及和移动支付的应用，为商家提供了更多的销售机会。无论消费者身在何处，只要有手机和网络，他们就可以随时随地购买商品或服务。这种即时购买的能力大大提高了购物的效率和便利
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。笔者的个人理解近年来，扩散模型在生成任务上非常成功，自然而然被扩展到目标检测任务上，它将目标检测建模为从噪声框(noisyboxes)到目标框(objectboxes)的去噪扩散过程。在训练阶段，目标框从真值框(ground-truthboxes)扩散到随机分布，模型学习如何逆转这种向真值标注框添加噪声过程。在推理阶段，模型以渐进的方式将一组随机生成的目标框细化为输出结果。与传统目标检测方法相比，传统目标检测依赖于一组固定的可学习查询，3DifFusionDet不需要可学习的查询就能进行目标检测。3DifFusionDet的主要思路3DifFu
多尺度卷积神经网络通过逐层抽象的方式来提取目标的特征，其中一个重要的概念就是感受野。高层网络的感受野比较大，语义信息表征能力强，但是特征图的分辨率低，几何信息的表征能力弱（空间几何特征细节缺乏）；低层网络的感受野比较小，几何细节信息表征能力强，虽然分辨率高，但是语义信息表征能力弱。高层的语义信息能够帮助我们准确的检测或分割出目标，而低层的细节信息可以准确地包含物体位置信息。高层与低层特征即为不同尺度。常见应用不同尺度(a)Featurizedimagepyramid：这种方式就是先把图片弄成不同尺寸的，然后再对每种尺寸的图片提取不同尺度的特征，再对每个尺度的特征都进行单独的预测，这种方式的优点
在OpenCV中，你可以使用图像拼接、抠图和将图像的一部分放在另一张图片的指定位置。以下是示例代码，演示如何执行这些操作：图像拼接要将两张图像拼接在一起，你可以使用 cv::hconcat（水平拼接）和 cv::vconcat（垂直拼接）函数。下面是一个示例代码，演示如何水平拼接两张图像：#includeintmain(){cv::Matimage1=cv::imread("image1.jpg");cv::Matimage2=cv::imread("image2.jpg");//水平拼接cv::MatconcatenatedImage;cv::hconcat(image1,image2,co
AI爆火、万物互联，底层需要更灵活的网络设施提供支撑。据国际分析机构Gartner预测，到2024年，SD-WAN（软件定义的广域网）使用率将达到60%。不过边缘和终端兴起，未经过数据中心的流量也在成为新的安全风险点。例如云边不一致的安全策略、边缘侧缺乏安全可见性的方案、本地互联网的安全风险增加等等。另外，云安全的产品架构日趋复杂，因此，安全厂商与网络厂商合作SD-WAN网安融合，可能是一种创新的网络安全解决方案。最近，资深老牌的安全厂商CheckPoint与国内网络厂商七云网络，推出和实践了SD-WAN网安融合解决方案，其中最核心是为大型企业远程位置分支机构提供经济、敏捷且可大规模管理的分支
目录前言算法原理多模态深度学习中的网络结构设计和模态融合方法图注意力机制
目录前言国内外研究现状传统SLAM研究现状多传感器融合SLAM研究现状
文章目录前言供应链预测算法的基本流程统计学习模型与机器学习在供应链预测中的角色深度学习模型在智能供应链中的应用算法融合与应用场景实现后记前言随着数字化时代的到来，人工智能已经逐渐成为企业信息化建设的重要手段。特别是在供应链行业，人工智能算法被广泛应用于物流运作、库存管理、需求预测等方面，为企业实现精益化、高效化运营提供了强有力的技术支持。然而，要想让人工智能真正发挥作用，还需要将其预测算法进行通用化，并将其应用于实际生产和运营环节中。本文将从这两个方面进行探讨，共同探索人工智能与供应链行业的融合之路。供应链预测算法的基本流程数据收集与准备:首先，需要收集与预测相关的数据，例如历史销售数据、供应
2021年中国图象图形学报摘要背景：视频异常行为检测是智能监控技术的研究重点，广泛应用于社会安防领域。当前的挑战之一是如何提高异常检测的准确性，这需要有效地建模视频数据的空间维度和时间维度信息。生成对抗网络（GANs）因其结构优势而被广泛应用于视频异常行为检测。方法：本文提出了一种改进的生成对抗网络方法，用于视频异常行为检测。该方法在生成对抗网络的生成网络 U-net部分引入了门控自注意力机制，用于逐层分配特征图的权重，以更好地融合了U-net网络和门控自注意力机制的性能优势。这有助于抑制与异常检测任务无关的背景区域特征，突出不同目标对象的相关特征表达，更有效地建模了视频数据的时空维度
