视频AI智能分析已经渗透到人类生活及社会发展的各个方面。从生活中的人脸识别、停车场的车牌识别、工厂园区的翻越围栏识别、入侵识别、工地的安全帽识别、车间流水线产品的品质缺陷AI检测等，AI智能分析技术无处不在。在某些场景中，重点区域的人数统计与人员超限算法非常重要。今天我们以TSINGSEE青犀智能分析网关为例，来详细介绍人员超限AI算法的工作原理以及应用场景。智能分析网关的区域人数统计/人员超限算法是基于计算机视觉和深度学习技术，通过训练深度神经网络模型实现对视频中人数统计的任务。该算法通过以下步骤实现：1）收集大量包含人物的图像和视频数据，进行预处理和标注，这些标注的数据将用于训练神经网络模

1.云原生安全云原生安全作为一种新兴的安全理念，不仅解决云计算普及带来的安全问题，更强调以原生的思维构建云上安全建设、部署与应用，推动安全与云计算深度融合。云原生安全是一系列安全技术的组合，包括容器安全、云主机安全、云访问安全代理等。2.恶意加密流量检测恶意加密流量检测是指识别和阻止网络中的加密通信中携带的恶意活动。基于深度学习的检测方法具有检测加密流量的天然优势。3.终端安全终端是企业和个人数据存储和传输的重要载体，也是攻击者的主要目标。因此，终端安全问题也是持续需要关注的。4.威胁情报威胁情报是关于潜在威胁和攻击者的信息，用于帮助组织了解和对抗网络威胁。通过收集、分析和共享威胁情报，组织可

鲸参谋监测的京东平台10月份手机市场销售数据已出炉！根据鲸参谋平台的数据显示，今年10月份，京东平台手机行业的销量约340万，环比增长约11%，同比则下滑约2%；销售额为108亿+，环比增长约17%，同比则降低约6%。环比9月份，手机市场销售有明显增长，但相较去年同期，市场整体仍下滑。*数据源于鲸参谋-行业趋势分析（来自公开渠道获取与统计，数据仅供参考）10月份，手机市场热销TOP3品牌分别为苹果、华为和小米，月销额分别约为48亿、17亿和13亿，占比分别约44%、16%和12%。从销售增长上来看，华为、三星和魅族这三个品牌的销额同比涨幅较高，分别约70%、291%和549%。*数据源于鲸参谋

11月24日，国务院安委会办公室印发《城市安全风险综合监测预警平台建设指南（2023版）》（以下简称“指南”），引发行业密切关注。据悉，“指南”在总结前期18个试点城市（区）经验和存在问题的基础上，深入分析了近年来一些城市发生的重特大事故灾难暴露出的新业态新风险，对2021年10月发布的《城市安全风险综合监测预警平台建设指南（试行）》进行了修订。“指南”更加聚焦城市安全重大风险，并指出要对各类突出风险进行重点感知监测。比如城市生命线工程中的燃气管线泄漏爆炸风险、餐饮场所燃气泄漏爆炸风险、桥梁运行安全风险、供排水管网泄漏风险、地下市政设施中毒窒息风险（注：如综合管廊、有限空间）等，公共安全中的建

党的二十大报告提出到2035年基本实现新型工业化，强调要坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国;推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。新型工业化是指不断适应时代变革和科技进步，以实现高效率、高质量、可持续发展的工业化进程。它以信息化为驱动力，注重技术创新，强调可持续发展，推动产业升级和转型，适应市场需求变化，提供更加个性化、多样化的产品和服务，满足消费者不断增长的需求。新型工业化是中国未来发展的重要方向之一。建材行业数字化能力建设亟待破局在现代工业体系中，建材行业是基础产业，是实体经济的根基，同样也是实现新型工业化的基础产业。我国已成为全球建材生产大国，水泥、玻

随着信息化时代的发展，网络安全问题愈发突出，各行各业对网络监管和防护提出了更高的要求。以下是网络安全领域的十一大市场机遇：1.党政机关网络安全党政机关作为国家权力机关的核心组成部分，对网络安全的重视程度不断增加。在当前严峻的反间谍形势下，保护党政机关的网络，防范窃泄密风险成为当务之急。未来几年，党政机关涉密网和非涉密网的安全防护将迎来巨大的市场机会。2.其他涉密单位网络安全军工单位、科研院所、高校等承担着国家高科技任务，其网络安全同样备受关注。防范敌对势力通过网络窃取国家机密成为迫在眉睫的任务，保障这些单位的网络安全将带来巨大市场机会。3.重点行业网络监管运营商、能源、交通、教育、水利、金融、

知名人工智能研究人员SEBASTIANRASCHKA在进入2023年尾声的时候，对几年行业的发展进行了一个全面的回顾。在他看来，虽然今年以大语言模型为代表的AI行业风起云涌，新产品新技术不断推出，高光频现。但是伴随着技术的发展，也有更多的问题出现，亟待解决。文章链接：https://magazine.sebastianraschka.com/p/ai-and-open-source-in-20232023年：只是2022年高潮的延续？今年，人们还没有看到人工智能产品方面有任何根本性的新技术或方法出现。相反，今年主要产品和更新都是去年基础的延续：ChatGPT从GPT-3.5升级到GPT-4DA

历史总是惊人的相似，2000年互联网泡沫之后，2001年发生911事件，2001年爆发阿富汗战争，2002年爆发非典，2003年爆发伊拉克战争，在危机中求生存，危机就是机遇，在这几年间，一些网络安全公司抓住发展机遇得到了空前发展。20年之后，2020年爆发了新冠肺炎，2022年爆发了俄乌战争，2023年爆发了巴以冲突，似乎经济陷入了大萧条，内循环不足，投资热度也在降温，各大网络安全公司都步入裁员行列、缩减开支，压缩产品线。在中国，合规仍然是网络安全行业的主旋律，政策导向仍将在很大程度上影响网络安全产业布局和企业投入方向，随着政府的投资缩减、政策稳中求进，风投机构的投资越来越谨慎，网络安全行业的

2024 年 IT 服务行业的主要趋势听起来应该很熟悉，成本优化和受保护的创新是来年的预期趋势。IT 服务提供商预计2023 年的重要主题也将对明年的商业环境产生重大影响，其中成本优化、以结果为导向的创新和对生成式 AI 的追求是主要趋势。鉴于通胀、利率担忧、经济衰退威胁和地缘政治不确定性等潜在因素的持续存在，这种重复模式并不令人惊讶。“我认为我们在2023 年观察到的模式正在为我们现在的行业 2024 年做好准备，”总部位于加利福尼亚州圣克拉拉的云成本管理技术和服务提供商 DoiTInternational 的首席产品官 JohnPurcell 说。Purcell 指出，2023年主要宏观经

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