煤矿风险监测预警系统基于YOLO网络模型视觉分析，煤矿风险监测预警系统7*24小时不间断自动识别现场人员作业行为、着装合规情况以及传送皮带撕裂跑偏等风险异常情况。
非煤矿山风险监测预警算法通过yolov8网络模型深度学习算法框架，非煤矿山风险监测预警算法在煤矿关键地点安装摄像机等设备利用智能化视频识别技术，能够实时分析人员出入井口的情况，人数变化并检测作业状态。...非煤矿山风险监测预警算法YOLOv8 训练框架模型的核心特性和改动可以归结为如下：非煤矿山风险监测预警算法提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于...Train:训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度从上面可以看出，非煤矿山风险监测预警算法 主要参考了最近提出的诸如 YOLOX...下面将按照非煤矿山风险监测预警算法模型结构设计、Loss 计算、训练数据增强详细介绍非煤矿山风险监测预警算法中 YOLOv8 目标检测的各种改进，实例分割部分暂时不进行描述。模型结构。...在暂时不考虑 Head 情况下，对比 YOLOv5 和 非煤矿山风险监测预警算法YOLOv8 的 yaml 配置文件可以发现改动较小。
3、按风险监测预警时效划分进行应用体系建设 风险监测预警时效分为T+1日业务监测和准实时业务监测，围绕监测预警时效性划分，进行系统集成架构的设计： 3.1运营风险监测数据集市建设 运营风险监测系统数据集市为...通过建立运营风险监测数据集市，对原系统数据进行整理、汇总成基础宽表，运营风险监测系统及其他运营管理系统可从宽表进行数据分析。...运营风险监测系统数据集市的建设将用于： 运营相关业务分析统计: 例如柜员业务统计 运营风险数据分析:以下为基于运营风险监测数据集市的风险数据分析产品图： 各类运营风险监测模型基于运营风险监测数据集市的数据进行分析...T+1日业务监测应用主要实现T+1日业务风险监测模型管理、运营风险监测数据集市数据抽取、T+1日风险预警模型规则运算。...T+1日业务风险监测模型管理，包括以下功能模块： T+1日业务监测数据处理流程如下图： 运营风险监测系统T+1日业务监测应用使用任务调度工具完成从大数据平台数据仓库到运营风险监测数据集市的数据抽取
项目简介 dolphin 是一个的资产风险分析系统,用户仅需将一个主域名添加到系统中,dolphin会自动抓取与该域名相关的信息进行分析; 例如同ICP域名,子域名,对应IP,端口,URL地址,站点截图...前端使用了bootstrap框架,控制台使用的ThinkPHP; 底层数据来自于蜻蜓平台的数据聚合系统,调用了各类框架和API....daxia/qingting:dolphin 安装依赖docker exec -it dolphin bash -c 'cd /root/code && composer install' 新建MySQL数据库...,把xinxishouji.sql文件导入进去 复制.example.env为.env,并修改数据库地址信息 浏览器打开地址:http://xxxx/admin/home/index 感谢 项目UI体验...,灵感来自于0xbug大佬的biu系统https://github.com/0xbug/Biu 数据由蜻蜓驱动,地址http://qingting.starcross.cn/scenario/detail
电流监测：对特种设备的用电能耗进行监测管理。4. 数据记录：操作人员在完成特种设备使用后，系统会记录当前人员的使用信息，包括班长人员、操作人员、开始时间、结束时间等，以便后续审查和监管。...降低安全隐患：特种设备安全监测终端的自动断电功能和刷卡授权操作可以防止未经授权的人员滥用设备，从而减少安全风险。2....终端的数据记录和监管功能，可以追溯设备的使用信息，提供数据支持进行生产过程的优化和改进。4. 实现能源节约：终端的自动断电功能可以避免设备长时间空载而浪费能源，提高能源利用效率。...通过使用特种设备安全监测终端，可以提升工厂内特种设备的运行规范，实现设备运行数据的信息化和智能化管理。...同时，通过责任到人的方式，减少员工的滥用和私自操作，提高设备的安全性和稳定性，降低事故发生的风险，提高生产效率。
★每日一题（答案次日公布） 昨日Q12答案：B Q12: 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55,...
舆情监测是对互联网上公众的言论和观点进行监视和预测的行为.监测技术大多是基于爬虫的, 如果我们把相关热点事件的关键词, 用搜索引擎进行搜索, 并将结果保存到本地,就实现了舆情监测的第一环节:实时获取互联网数据...舆情监测.png 初步实现效果 ?...获取数据.gif 实现代码 import requests from lxml import etree import os import sys def getData(wd): # 设置用户代理头...requests.get(target_url, headers = headers) # xpath格式化 data_etree = etree.HTML(data.content) # 提取数据列表
人工智能的各个部分——例如视频分析、机器学习和深度学习——已经开始利用物联网生态系统生成的大量数据来区分数据中有价值的信息，然后将其转化为洞察力，达到智能预警和辅助决策的作用。...结合EasyCVR视频融合平台，可以将前端接入的信息资源进行整合与处理、分发等，助力企业构建风险监测预警平台，实现快速感知、实时监测、提前预警、联动处置的智能化监管模式。...安全帽检测/反光衣检测通过实时视频监测和预警在岗工人是否按照要求做好安全防范措施，如：是否正确佩戴安全帽、是否穿着反光衣、防护服等工作服。若检测到异常，则发出语音告警。...利用AI、物联网、云计算、大数据等技术，可满足基于视频服务的数据感知、智能检测、智能分析、智能告警等需求。感兴趣的用户可以联系我们或前往演示平台测试使用。
小安前言 随着网络安全信息数据大规模的增长，应用数据分析技术进行网络安全分析成为业界研究热点，小安在这次小讲堂中带大家用Python工具对风险数据作简单分析，主要是分析蜜罐日志数据，来看看一般大家都使用代理...2 数据准备 俗话说: 巧妇难为无米之炊。小安分析的数据主要是用户使用代理IP访问日志记录信息，要分析的原始数据以CSV的形式存储。...3 数据管窥 一般来讲，分析数据之前我们首先要对数据有一个大体上的了解，比如数据总量有多少，数据有哪些变量，数据变量的分布情况，数据重复情况，数据缺失情况，数据中异常值初步观测等等。...这样我们能对数据整体上有了一个大概了解。 4 数据清洗 由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...首先让我们来看看蜜罐代理每日使用数据量，我们将数据按日统计，了解每日数据量PV，并将结果画出趋势图。 ? ?
持续风险监测体系实践——基于ATT&CK的APT攻击策略分析》，本文进一步探讨了高频技术，梳理形成了APT组织常用技术清单。...显然在网络攻击形势日趋严峻的今天，对于APT的防御与检测已经无法依靠传统的设备堆叠方案来满足需求了，这时需要构建全方位的监测体系，基于此我们提出了基于协同的持续性风险监测体系，该体系从主机层、流量层、应用层三个维度出发...，结合威胁情报应用、沙箱动态行为分析、入侵特征与行为分析、大数据异常行为分析、多事件关联分析等一系列手段，对威胁进行全方位、持续性监测，并将威胁汇总至后端的安全“智大脑”，对威胁进行全面的分析和计算。...基于上述技术的挑战性与代表性，我们结合了自身持续性风险监测业务开展过程中遇到的真实案例对上述三个技术进行展开讨论，以便于更好的应对此类攻击。...我们在监测过程中也发现“水坑式攻击”有增长的趋势，在对某地方人民政府的持续性风险监测活动中，某日我们发现一台PC终端从当地地方晚报下载了恶意文件，行为可疑，之前因业务需要该PC终端经常访问当地地方晚报官网
原标题：“大数据”模式的法律风险 ——评今日头条事件 作者：谢君泽 继今年6月《广州日报》起诉“今日头条”并达成和解协议之后，近日又传出“今日头条”被围剿的消息。...至此，作为新闻数据的聚集者与加工者的“今日头条”，命运堪忧！然而，该事件对笔者的思考不仅于此，“大数据”模式的法律风险才是更值得关注的问题！...“大数据”模式 所谓“大数据”模式，其实是将巨量的数据资料通过撷取、分析，从而提取有价值的规律性信息，以供政府、企业、个人等决策使用。换句话说，“大数据”模式本质上是巨量数据的“二次加工”。...然而，笔者更关心这种“大数据”模式是否侵犯社区居民的隐私权。 实际上，近日的“今日头条”事件，已经凸显了“大数据”模式的法律风险。...从目前看来，“大数据”模式的法律风险主要来自于大数据的来源和取得方式上。然而，如何从法律上看待“大数据”的“加工行为”，以及如何保护“大数据”模式的“加工成果”，则是一个更加长远的法律议题。
拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。 ?...适用于对自身进行安全风险识别和评价，并选择合适的风险处置措施，降低评估资产的安全风险，定期性的评估可纳入数据安全管理规范及管理办法中。...检查评估主要包括： 自评估方法的检查； 自评估过程记录检查； 自评估结果跟踪检查； 现有数据安全措施检查； 数据生命周期内数据控制检查； 突发事件应对措施检查； 数据完整性、可用性、机密性检查；...数据生命周期内数据审计、脱敏检查； 五 总结 数据安全风险评估与信息系统的风险评估应是子与父的关系，数据安全风险评估可融合其中也可独立与已有风险评估体系之外运转。...风险评估流程示例图 基于数据安全的风险评估分四个部分已全部介绍完毕，写该系列文章其意义是发现业界没有针对数据层面进行风险评估体系化文章，所以利用自身数据安全经验，查阅了相关标准完成了以数据为中心的风险识别框架
北美干旱监测 (NADM) 栅格数据集由国家环境信息中心 (NCEI) 和国家海洋和大气管理局 (NOAA) 国家综合干旱信息系统 (NIDIS) 生成。...该数据集是加拿大、墨西哥和美国作者制作的北美干旱监测 (NADM) 的网格版本，其中对于每个 2.5 公里网格单元，该值由该地区当前的 NADM 干旱分类给出： 干旱类别在图像中编码为以下值： NoData...前言 – 人工智能教程 自 1999 年成立以来，美国干旱监测系统（Svoboda 等，2002）在每周评估和通报美国干旱状况方面取得了巨大成功。与美国干旱监测一样，北美干旱监测融合了科学与艺术。...其他详细信息可以在此处找到，有关此数据集的信息也可以在Climate Engine org上找到。...上述数据属于公共领域，提供时不受使用和分发限制。欲了解更多信息，请访问 NWS 免责声明网站。
2023年10月，应急管理部印发《基于人员定位系统的人员聚集风险监测预警建设应用指南（试行）》，要求危化企业在建设人员定位系统基础上，对照指南要求，进一步提升人员定位精度，开发聚集预警模型算法，强化人员聚集风险管控...作为国内专业的人员定位系统服务商，新锐科创积极响应国家政策，在自主研发的人员定位系统的基础上，增加人员聚集风险监测预警功能，通过人员定位技术及人员聚集风险预警算法模型，实现对复杂场景内人员分布情况的实时监测...该功能基于“工业互联网+危化安全生产”人员定位系统，支持动态设定人员聚集预警阈值，支持人员聚集实时状态的分析记录和历史查询、回放及报表生成，支持对人员聚集风险监测预警功能的参数设置、权限管理、日志审计等...人员聚集风险监测预警功能介绍：风险预警建立人员聚集风险预警模型，实时监测任意位置的人员聚集风险，分析展示人员聚集数量和人员信息清单，记录人员聚集的区域、时长，可对一个月内人员聚集情况进行回放。...新锐科创人员聚集风险监测预警功能可以有效降低因人员聚集导致安全隐患的概率，在事故发生前有效地进行预警和干预，进一步保护现场人员的生命安全，减少安全事故的发生，进一步提高企业的本质安全水平。
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 张珅健 此次ERP检测报告由T客汇和云鸽企业头条监测中心联合发布。...本次报告，我们推出国内ERP市场监测情况分析，时间段从2017年5月18日至2017年5月24日。 依旧先来看百度搜索指数对比。与上周相比，一、二集团的排名均没有变化。...最后，非常奇怪的是，Oracle除了百度指数一骑绝尘之外，在其他数据方面全线萎靡，原因究竟为何？ ? ? ? ----
，能快速、精准发现火灾隐患并预警，实现森林火灾的全方位、立体化监测，助力政府各相关单位及部门建立科学、健全、有效的智慧森林防火风险监测预警系统。...三、方案功能1、AI烟火识别视频智能分析平台内置烟火识别算法，基于深度学习与AI图像识别和处理技术，可对前端设备采集的图像、视频等数据进行实时风险监测与烟火识别分析，根据火灾烟雾火焰特征，可准确识别出烟雾...5、可视化分析平台界面可直观展现设备接入、运行、存储及视频智能分析的结果与火灾预警数据统计等，全局掌握森林监控区域的火患监测情况，轻松构建基于AI视频智能识别技术的森林防火大数据综合智能风险预警平台：设备接入状况...森林监测GIS地图、设备地理位置分布等信息。监控区域内识别出烟雾、火焰等告警信息提示及相关数据统计等。...同时，通过森林防火信息实时采集、快速传输、海量存储、智能分析、共建共享等手段，将多元数据融合，有效整合资源，构建全县/区/市/省可共享、可互通、可运维的综合型森林防火风险监测视频监控预警平台，实现数据互通共享
随着电网规模越来越大，电能质量的监测点越来越多，对监测系统提出了更高的要求。...用电企业有必要建立电能质量监测系统，实现对整个配电电网电能质量的实时监控。 电能质量监测的数据采集系统是一种可以实时监测电能质量参数，并将采集到的数据进行分析处理的系统。...电能质量监测的数据采集系统可以提供准确的电能质量参数，以及电能质量异常的准确定位，为电力企业提供有效的质量管理手段。...同时，电能质量监测的数据采集系统还可以提供实时的数据分析，包括电能质量标准使用情况、电能质量越限、用电负荷曲线等，以便对电力企业的电能质量进行实时监控，从而提高电力质量管理的效率。...电能质量监测的数据采集系统由终端设备、工业智能网关和数据云平台组成。
前言 大数据伦理风险分析在当前数字化快速发展的背景下显得尤为重要。随着大数据技术的广泛应用，企业、政府以及个人都在不断地产生、收集和分析海量数据。...然而，这些数据的利用也带来了诸多伦理风险，如隐私泄露、数据滥用、算法偏见等。因此，对大数据伦理风险进行深入分析，并采取相应的防范措施，对于保障数据安全、维护社会公平正义具有重要意义。...因此，加强数据收集和处理的合规性监管，确保用户数据的合法使用，是防范隐私泄露风险的关键。 其次，大数据的利用过程中存在数据滥用的风险。...二、大数据技术伦理风险 2.1算法安全性、可信赖性及稳定性风险及其应对 算法风险的表现。其一,算法存在泄露风险。其二,可信赖性风险。其三,算法随时可用性。其四，算法漏洞产生的危害后果。...2.4数据收集与储存中的泄漏风险及其应对 大数据容易受到攻击。开放的网络环境、复杂的数据应用和众多的用户访问,都使得大数据在保密性、完整性、可用性等方面面临更大的挑战。 个人信息泄漏风险增加。
本文讨论的风险评估算法也是基于匿名化处理数据的风险评估，也适用于其他脱敏算法。...二、K匿名相关知识简介 根据发布数据集的内容不同，数据集存在的风险也不同；如何去量化的评估数据集存在的风险，就应该先对数据的敏感级别进行一个合理的划分。...，其攻击对象是大量的元组，因此不必计算处于风险中的记录数和最大风险（详细描述请参照《大数据下的隐私攻防：数据脱敏后的隐私攻击与风险评估》）。...对以上三种模型的风险计算逻辑与公式如下： 4.1抽样数据集和原始发布数据集一样（即同表数据集分析） 经检察官攻击模型、记者攻击模型和营销者攻击模型攻击后存在风险的记录比例，即存在风险的数据条数率: 其中...最大风险Rmax和平均风险Ravg为： 4.2抽样数据集和原始数据集不相同（即联合攻击） >>>> 4.2.1 经记者攻击模型攻击后存在风险的记录比例jRa： 其中，Fj为取样数据集里面每个等价类的记录与原数据集的记录相同的记录数
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