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“智慧郑州”：大数据驱动时空信息平台创新

事实上，新时期的智慧城市，既不能沿用原来1.0时代数据孤岛式各干各的；也不是2.0时代简单化地把数据和物联网连起来、信息跑起来，而是在城市真实三维模型下，基于大数据驱动，将政府力量、业界力量、老百姓的参与全部调动起来

2017-07-03

应用驱动网络（ADN）开启用户体验新时代

因此，在网络架构的设计上，需要引入新的架构，才能够确保对客户体验的有效支撑，需要一个由应用驱动的网络架构。

2017-07-02

中国制造正在悄然发生着积极变化。一组来源于国家统计局的最新数据显示：2016年1-5月，规模以上工业增加值同比增长5.9%，工业总体保持平稳增长。同样，高新技术制造业和装备制造业增加值继续保持较快增长，占规模以上工业增加值的比重已分别达到12.1%和32.5%。毫无疑问，“中国制造”已成为世界上认知度最高的标签之一。历经30多年的高速发展，作为促进世界经济发展的重要力量，中国这个“世界工厂”的角色已经越来越重要。相伴而生的是，智能制造作为中国制造未来的重要方向，正面临大考。智能制造，在经过了“制造+自动化”的第一代，又在第二代“信息化+网络化”时期实现了信息和装备的动作同步，人机互动。而今进入第三个阶段——大数据时代，智能制造正在使制造业走向智能化。然而，在这个言必称“大数据”的制造时代，智能制造是否真的已经实现了与大数据无缝对接？大数据给中国制造带来了什么？而真相又是什么？数据只是信息，只有分析之后才会“说话” 智能制造时代，我们永远不要低估大数据的力量。即使是最普通的一盒纸巾，每一张纸巾都可以排得整整齐齐，如果说这背后运用了大数据分析，你信吗？以宝洁公司为例，每一盒纸巾的生产，流水线上每一步的材料变化、设备状态等都有数据监测。一盒纸巾的生产看似简单，但如何达成产品质量的普遍等同性则大有学问。宝洁公司通过工厂里面的温度、湿度、材料等变化来调整加工参数，并且工程师不需要在实地工厂实时监督，在世界的任何一个角落可以实现远程设备管理。 “这就是数据的深层分析，数据背后都有其逻辑性。没有逻辑的数据只能称之为‘信息’。懂得逻辑以及逻辑背后的智慧，很多质量问题便可迎刃而解。”美国辛辛那提大学讲座教授、美国NSF智能维护系统中心主任李杰对《中外管理》开门见山地说道。他进一步解释，大数据时代，智能制造里面有很多可见和不可见的问题都可以通过数据反馈出来。与之对应的是会有很多可见数据和不可见数据生成，可见的数据就是机器里面的参数，比如噪音特征、加工参数特征、耗电特征等。但这些参数与设备加工进度有什么关系？跟加工设备的健康有什么关系？这些是无法测量的不可见数据，需要深度分析。大数据之于智能制造好比是一个健康检查的过程，就好比你觉得你的身体很好，但是体检的时候发现胆固醇过高，肝指数过高，这就是看不到的东西。李杰以此比喻。在他眼里，数据不会说话，只有分析之后才会“说话”。不过，与德国、美国、日本的智能工厂相比，中国工厂工人数量多，专门的技术人员却很少，这也恰恰是数据分析的桎梏——缺少专业的分析人员，中国智能制造在数据分析时面临的问题是技术人才以及知识短板。而缺少数据分析，再多的“智能制造”、“工匠精神”只是空谈。试想，如果一个智能工厂里，机器是外国的，图纸和设计是照抄的，零部件80%是进口的，自动化生产线很多，但生产背后并没有深入的数据分析，或者无法解读数据背后的含义，那么，智能制造的优势在哪里？仅靠消费市场取胜的智能制造，能走多远？智能制造的终极目标不是智能化？ “如何才能为顾客创造更多价值？”“我要了解为什么减少能源？”“为什么我耗费那么多能源，而不能降低20%？”“为什么我需要100道工序不是50道？”“为什么加工的噪音那么高？” ……智能制造过程中，企业会不断地面临诸如此类问题。李杰认为，大数据是唯一可以让企业了解到生产的产品如何、是否还有改进空间，以及解答以上问题的工具。中国智能制造转型的过程中，大数据让企业的认识越来越深刻，让企业家了解到底中国制造强在哪里。目前在国内，已经有很多制造企业在智能化转型上积极尝试，也进行着追求品质的探索和研发。比如：三一重工、海尔、美的等企业的智能制造工厂和创新性转型。记者也从三一重工高级副总裁贺东东那里了解到，三一重工从2008年就开始基于物联网搭建平台，那个时候并没有物联网的概念，也没有大数据的概念。不过，真正立足大数据的智能制造是制造之需，是从自身发展和客户需求出发，并不是出于单纯的战略布局或者赶时髦的因素。事实上，大数据时代的智能制造转型，传统企业虽然举步维艰，但大数据可以让企业在智能制造过程中发现不足再进行自我改进，从而越来越精益，越来越有竞争力。这一点贺东东深有体会。大数据对智能制造的冲击首先是制造装备发生了很大的变化，从“机器人”数控设备、自动化设备到整个管理调度的方式，大数据在每个环节都发挥着作用。如何利用参考数据让制造更加优化，如何降低故障、提高可靠性能等诸多方面与传统方式相比均发生了巨大变化。有些冲击甚至说是颠覆性的。 “其实若转型中每个环节都在发生变化，每个环节都要去应对，企业会面对资源不够，钱不够、人不够的窘境，现实情况是，并不是每一家企业都有能力遍地开花地去应战，而大数据会告诉你哪个环节有最大的痛点，遂而逐个击破。”贺东东如此对《中外管理》回答。对于大数据在中国智能制造转型扮演的角色，李杰做了一个形象的比喻：我们吃橘子的目的，不是为了吃橘子，是为了获得维他命C。知识不是目的，它是让一个人不断成长，变得有智慧的过程。同理，智能制造的终极目的，不是智能化，而是让企业有智慧，从而能够贡献社会，帮助别人，能够产生更多对社会有用的价值。数据和智慧才是智能制造的传承之本智能制造，说“高大上”一点，是为了人们的生活、为了国家的竞争力而制造。而且，智能制造不是20年、30年，乃至50年就能实现的，它是一个百年工程。智能制造需要传承！但相比较而言，中国目前的制造企业以二三十年之久的居多，是否能够发展到百年企业现在还未知，所以中国制造必须用大数据不断地更新迭代，使智能制造变成一个知识的传承体系，否则就会面临中国制造的优势外流。从李杰多年的案例研究经验看，谈智能制造，说得多做得少的企业并不在少数。很多企业做一点就觉得他走在了智能制造队伍的前列。而且，大数据主导下的智能制造不是数量的取胜而是质量的取胜。智能制造目的不是展现给人家智能机器有多少，自动化程度有多高，而是要看将人的素质能够提高多少，这是中国要给世界的一个交代，能够让人家信服。真正做智能制造的企业，在它们的理念里，智能制造是对市场尊重而产生的使命感。智能制造恰是一种认真做事从而带出来转型的态度，它不是一个技术问题，而是一种“我一定要改进”的决心。所以，“大数据时代，智能制造需要传承的不是机器也不是工厂，而是数据和智慧。”李杰如是说。具体而言，即：用大数据来深入了解中国制造的短板，比如质量问题、效率问题，还有类似机器使用性能问题。找到短板之后，数据可以告诉你怎样改进，如何设计未来，而无需一直依赖从外部引进技术。最后，大数据帮助企业实现对未来制造的价值重新定位，智能制造生产的产品不单纯只是产品，它会为客户创造更多的价值，而产品加上服务的价值让智能制造更有效率，更为先进。所以，大数据对于中国智能制造的意义，已经不言而喻。 “智能制造是以数据为核心，以自动化为基础，以人的知识智慧为传承的目的。智能制造最重要的是人，工厂的技术人员经过数据分析了解到怎样加工品质更好，怎样制造更有效率，更节能更安全，这就是对客户的尊重，对人的尊重。它的终极目的仍然是服务于人。而且产品被客户认可，这本身就是对人的尊重。”李杰深入总结道。本文转自d1net（转载）

2017-07-02

物联网解读：信息产业核心驱动力

物联网技术被称为信息产业的第三次革命性创新，物联网技术及产业是信息产业领域未来竞争的制高点和产业升级的核心驱动力，也是衡量一个国家综合国力的重要标志。

2017-07-02

光大证券：智能家居 “双网”引擎共同驱动

我们认为，单品联动互通将引领智能家居市场的全面拓展，而互联网与物联网双网引擎则是家居智能化的最大驱动。

2017-07-02

指数型组织形成的 9 大驱动因素

指数时代，是一个前所未有的激动人心的世界。 Airbnb, 谷歌, 亚马逊和GitHub这些知名的公司，都有一个让人称羡的共同点，那就是——他们都是非常成功的指数型组织（Exponential Organizations，ExO’s）。 “在当今的商业世界,一种被称为指数型组织的新型机构已迅速蔓延开来,如果你没能理解它、应对它,并最终变成它的话,那么你就会被颠覆。” ——彼得·戴曼迪斯(Peter H.Diamandis) 指数型组织是指在运用了高速发展的技术的新型组织方法的帮助下，让影响力（或产出）相比同行发生不成比例的大幅增长的组织（至少10倍）。在加速技术的推动下，指数型组织让我们能以新的方法管理自身，顺应这个信息化的世界。指数型组织迫使我们去彻底地重新评估我们运营公司的方式。它有11个强大属性，如下表所示：指数型组织的11个强大属

2017-05-01

《策略驱动型数据中心——ACI技术详解》——导读

前言欢迎您阅读本书。您即将踏上了解最新的思科数据中心矩阵及其所蕴含的众多创新的旅程。本书的目的是阐述构建新一代数据中心矩阵所涉及的架构设计原则、概念和方法。本书的一些关键概念，例如策略数据模型、编程和自动化，它们的适用领域已经超越了 ACI技术本身，构成了网络工程师和架构师的核心技术技能集。思科以应用为中心的基础架构（ACI）是一种数据中心矩阵，可帮助您在高度可编程的多虚拟机管理程序（Hypervisor）环境中集成虚拟和物理工作负载，该环境是专为任意多服务或云数据中心而设计的。要全面理解ACI的创新之处，需要理解网络领域关键的新行业趋势前言 [第1章数据中心架构考虑因素 1.1 应用和存储 ](https://yq.aliyun.com/articles/99241)1.2 基于POD的设计 1.3 数据中心设计 1.4 小结第2章云架构的组建模块第3章策略数据中心第4章运营模型第5章基于虚拟机管理程序的数据中心设计第6章 OpenStack第7章 ACI矩阵设计方法第8章在ACI中实现嵌入式服务第9章高级遥测第10章数据中心交换机架构总结

2017-05-01

《Android深度探索（卷1）：HAL与驱动开发》——导读

Linux驱动开发 1.6 Linux设备驱动 1.7 见识一下什么叫Linux驱动：LED 1.8 小结第2章搭建Android开发环境第3章 Git使用入门第4章源代码的下载和编译第5章搭建

2017-05-01

GC8548｜12V 双通道全 H 桥驱动芯片，内置 LDO，高性价比直流电机驱动方案

在镜头模组、智能锁具、水表阀门、玩具机器人、便携医疗设备开发过程中，经常需要驱动两路直流电机或者一颗两相步进电机。

2026-10-06

[.NET领域驱动设计实战系列]专题七：DDD实践案例：引入事件驱动与中间件机制来实现后台管理功能

原文: [.NET领域驱动设计实战系列]专题七：DDD实践案例：引入事件驱动与中间件机制来实现后台管理功能一、引言在当前的电子商务平台中，用户下完订单之后，然后店家会在后台看到客户下的订单，然后店家可以对客户的订单进行发货操作

2017-12-04

Pfeiffer 真空泵接 LabVIEW：驱动装完才刚开始

驱动包解压到 instr.lib，函数选板里冒出了图标，然后呢？真空这一层真正难的不是"连上"，是"连上之后能不能连着跑一年不出事"。

2026-10-03

反射内存卡安装配置与驱动开发要点

反射内存（Reflective Memory，简称 RFM）是一种面向分布式实时系统的高速确定性互连技术。它把一组计算机节点通过光纤连成一个共享内存网络：任何一个节点向本地板卡内存写入数据，板卡硬件会自动把这段数据广播到环上所有其他节点，并同步更新它们的本地镜像，整个过程对应用程序几乎透明，软件开销极低，端到端延迟通常在微秒量级。正因如此，反射内存被广泛用于半实物仿真、航电综合测试、武器控制系统、加速器快控等对时间确定性要求极高的场合。

2026-09-28

Spec 驱动开发：让 AI 前端交付更可控、可验证

AI 生成代码的速度很快，但速度不会自动带来正确性。Spec 的作用，是把“看起来合理”变成“有明确标准可以验证”。

2026-09-16

云原生架构设计：弹性底座驱动业务持续迭代

云原生架构是适配云计算环境的现代化软件架构体系，核心依托容器化、微服务、可观测、弹性伸缩四大核心能力，打破传统单体架构部署僵化、扩容缓慢、迭代低效的痛点。通过标准化基础设施与应用交付流程，实现业务系统的快速迭代、弹性容错、按需扩容，适配互联网、金融、政企等行业高并发、高可用业务场景。本架构以轻量化、高弹性、可运维为设计原则，基于Kubernetes构建统一运行底座，实现应用从开发、测试、部署到运维的全流程云原生改造，让业务迭代不受底层资源限制，持续适配业务流量波动与功能更新需求。

2026-09-10

本体驱动问数：国内外技术方案深度研究

企业级问数与学术基准（Spider、BIRD）最大的差异在于：真实企业 schema 高度规范化、多表关联、充满业务口径（KPI/指标）。LLM 在零样本下直接生成 SQL 会遇到三重困境：

2026-09-09

AI 驱动语音钓鱼攻击演化与金融协同防御研究

本文以韩国金融监督院 2026 年 9 月发起的首次泛金融部门语音钓鱼预防宣传周为实证样本，梳理韩国语音钓鱼治理的总体态势，解析 AI 与恶意应用驱动下攻击手段的演化特征与完整攻击链路，剖析以三项安全拦截服务为核心的金融行业协同防御体系的构建逻辑

2026-09-08

AI 驱动企业语音钓鱼攻击演化与防御范式研究

伴随生成式人工智能工具普及，语音钓鱼（Vishing）已经超越电子邮件钓鱼，成为威胁企业网络安全的主要社会工程攻击向量。2026 年安全行业调研数据显示，交互式语音钓鱼跃升为企业初始入侵的第二大途径，传统邮件安全防护体系难以覆盖语音信道风险。Breacher.ai 推出的 IT 支持身份仿冒评估服务揭示，大量攻击成功并不依赖语音深度伪造，语音信箱回拨链路才是攻击得逞的关键路径。员工主动回拨攻击者预留号码之后，心理戒备会显著下降，大幅提升社会工程欺骗成功率。本文以该威胁评估项目披露的实战观测数据为基础，解析 AI 语音钓鱼攻击完整链路，剖析回拨模式的心理学优势，阐释单纯依靠员工听觉辨别 AI 合成语音存在固有局限，介绍 OSES™社会工程仿真评估模型的评估逻辑，梳理当前企业防御体系存在的结构性短板。反网络钓鱼技术专家芦笛指出，在 AI 语音生成质量持续提升背景下，不能将防御希望寄托于人员分辨伪造语音，企业必须转向流程约束、制度校验与常态化仿真测试相结合的防御范式。文章从风险危害、评估方法论、防御缺陷、分层防御策略展开完整论述，为国内企业应对 AI 赋能语音钓鱼威胁提供现实参考。

2026-09-03

CMQ消息队列驱动商业综合体能耗管理

去年我们在一个12万㎡的商业综合体做能耗监测系统改造，踩过一次坑：整点抄表时段上千台表同时往服务端打数据，云函数SCF超时丢了一批，公区账单对不上，租户投诉直接炸了。后来改用消息队列CMQ做削峰才算稳下来。这篇文章把这套链路拆开讲讲。

2026-08-25

自旋-轨道力矩驱动的交错磁体磁动力学

Magnetization Dynamics of Altermagnet Driven by Spin-Orbit Torque

2026-07-27

AI 驱动的文件真实内容检测工具：Magika 开源

相信有朋友做过企业AI知识项目检索增强生成 RAG 的项目，如果文件来源是未知的，出于安全的需要，需要检测恶意软件伪装成 PDF、脚本伪装成图片，那么这个检测工具你一定用得上。

2026-07-27

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更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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“智慧郑州”：大数据驱动时空信息平台创新

应用驱动网络（ADN）开启用户体验新时代

驱动智能制造的大数据，你看得懂吗？

物联网解读：信息产业核心驱动力

光大证券：智能家居 “双网”引擎共同驱动

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Spec 驱动开发：让 AI 前端交付更可控、可验证

云原生架构设计：弹性底座驱动业务持续迭代

本体驱动问数：国内外技术方案深度研究

AI 驱动语音钓鱼攻击演化与金融协同防御研究

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AI 驱动的文件真实内容检测工具：Magika 开源

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