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【科技事知一点】太平洋保险与阿里签署战略合作协议;「宾通智能」获6000万元A轮融资

根据战略合作协议,双方将进一步扩大技术合作范围,重点推进与阿里的深度合作,加速重构和建设集团级数据中台、智能中台、技术中台等项目;进一步探索“太保”建设、新一代数据中心建设以及新一代核心业系统构建等方面的广泛合作 中国联通与美团签署战略合作协议,全面推进5G生态建设,数字民生。12月11日,中国联合网络通信有限公司(简称中国联通)与美团签署战略合作框架协议。 据介绍,在5G+IoT产业生态建设方面,双方将基于各自优势,在5G智能连接业、物联网生态等方面开展全面合作,探索并落地5G及物联网的商用应用场景,打造物联网智能生态共同体。 在大数据方面,双方在遵守相关法律法规的基本原则下,向用户提供更加精准的产品与。此外,双方将在数字经济等领域开展专题研究,进一步促进生活消费的数字化。 AMR(AutonomousMobileRobot):自主移动机人,多用于物流及行业。WMS(Warehouse Management System):仓储管理系统。

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利用冲突图在支持NOMA的多跳移动边缘计算系统中进行任卸载优化

研究了多跳移动边缘计算(MEC)系统中卸载计算密集型任的资源分配。所设想的系统有具有计算能力的合作接入点(AP)和MEC。 因此,用户设备(UD)首先将计算任上传到最近的接入点,接入点可以在本地处理收到的任,也可以卸载到MEC。 为了有效地利用接入点中的无线电资源块(RRB),我们利用非正交多址将任从UDs卸载到接入点。对于所考虑的支持NOMA的多跳MEC计算系统,我们的目标是使系统的延迟和能量消耗都达到最小。 为了有效地解决这个问题,(i)设计了一种基于冲突图的方法来解决UDs、APs和RRBs之间的调度、发射功率控制和APs的计算资源分配;(ii)还设计了一种低复杂度的基于图的剪裁方法。 利用冲突图在支持NOMA的多跳移动边缘计算系统中进行任卸载优化.pdf

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    从糖尿病监测看智能医疗发展

    如今糖尿病患者可以利用 DIY 的 IoT 技术,社交媒体和推特标签 #WeAreNotWaiting 自己创建平台、应用和解决方案,是对现存产品的良好补充。 APS 系统的参考设计(reference desig)以及参考实施方案。 该 APS 系统利用动态血糖检测(CGM)感应的血糖数据来自动调整该药量,让血糖(BG)不论是白天还是晚上始终维持在安全范围内。 血糖监测相关的还有 Nightscout 项目,该项目结合了 CGM 产品、DIY 的发送及免费开源的 Nightscout 代码,将 CGM 数据分享到端,输送到其他设备上,比如患者父母的手机或智能手表 我们也坚信可以让更多本身就受糖尿病困扰的创新人才和独立研究者加入,让 APS 技术为成百上千乐意参与临床试验的患者带去福音。

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    那些年,我们一起走过的 iOS 推送的坑

    而市面上现在已经有很多的第三方推送工具,集成第三方推送工具无疑是一件相对轻松的任。但不正确的集成姿势,或者某些错误的配置,常常会导致推送无法正常使用。 而配置了远程通知的app,在app包中凡是拥有archived-expanded-entitlements.xcent这个文件的,文件内容中必须要有以下键值对才能正确使用远程推送 aps-environment didRegisterForRemoteNotificationsWithDeviceToken: 回调函数下发设备token到App一旦App接收到device token,在回调方法中,使用信鸽SDK中的接口,将这个token发送XG 推送出现问题的可能就可以归纳为以下:开发环境中关于推送开关选项,推送权限的文件配置不正确推送证书设置错误或者是证书过期失效等device-token 未获取到,或者是获取到了device token,但是发送给XG的姿势不正确用户设备关闭了消息推送 ,或者是设备的网络连接有问题Apple或者是XG不稳定再延伸:推送诊断针对iOS平台的推送集成,信鸽iOS开发团队提供了【推送诊断工具】,可以在信鸽官网中【应用列表】->【应用配置】->【信鸽推送助手

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    APS智能排产+运筹优化算法=?

    (一)APS智能排产系统 供应链高级计划相关业涉及预测计划,采购计划,产能规划,人力计划,MPSMRP,主生产计划,工序计划,装车计划,配送计划等软件模块,覆盖中长期计划与短周期排产等供应链全部计划业场景 图 APS系统MRP功能界面(三)柔性车间混合优化算法柔性作业车间调度问题的描述如下:一个加工系统有 m 台机,要加工 n种工件。 调度目标是为每道工序选择最合适的机、确定每台机上各工件工序的最佳加工顺序及开工时间,使系统的某些性能指标达到最优。 生产需要预测来准备产能,采购需要预测来备料,财需要预测来做预算——为了把工作做好,各职能就不得不自己整出个预测来。 图 APS需求预测与差异对比功能界面(六)二维排样优化算法二维排样问题普遍存在于工程领域中,如钣金下料、玻璃切割、造船、车辆、家具生产、报刊排版、装和皮革裁剪等.最优的排样方案可以最大限度地节约材料、

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    APS为什么成功率低?

    生产计划决策就是根据确定的目标,让指定的任与产能实现最佳配置。对自己的资源生产能力正确的评估是做出优化配置的先决条件。产能的定义。 第三,最大的区别是生产计划决策的目标和生产任不一样,不同层次的决策目标和不同层次的任及资源也不一致。 决策架构层层分解,责任和义层层落实,对企业而言是当下配置效率最高的结构。APS的管理架构打破了原有的管理权责,实现了“扁平化”管理。但是这种“军长直接指挥到士兵”的机制与原有管理机制产生了矛盾。 在各种产品有确切的生产节拍的场合,比如家电装配、电子产品装配、装等生产流水线应该是能够应用的。就现在APS的架构很难实施多车间的协同生产,它处理不好局部利益和整体协同的关系。 APS的数据管理机制不擅长处理动态数据,因此数据环境不太好的中小企业难以实施。另外,APS的模型和算法不适合领域知识的导入,因此机学习方面的人工智能应用也是困难的。

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    CVE-2020-6308 SAP POC

    SAP BusinessObjects商业智能平台(Web)版本--410、420、430,允许未经认证的攻击者注入任意值作为CMS参数,在内部网络上执行查询,否则外部无法访问。 在下面的例子中,我有一台SAP主机(192.168.0.191)、一台攻击机(192.168.0.149)和另一台设备,如内部路由(192.168.0.1)。我们的SAP主机有以下端口开放。 而我们的内部路由有以下开放端口:53,80,34573time curl -i -s -k -X $POST -H $Host: 192.168.0.191:8080 -H $User-Agent: developer_samples_app_lastaps=192.168.0.191; developer_samples_app_lastaut=secEnterprise --data-binary $aps 下面显示了在Burp中请求的样子,APS参数是vulnearble注入点。更简单的PoC是只注入一个金丝雀标记值,然后等待触发。POST AdminToolsquerybuilderlogon?

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    几种web并行化编程实现

    上面端代码有3个方法都sleep一秒来模拟业端的处理,通过yar扩展注册,client端通过Yar_Concurrent_Client并行请求这个三个方法,最终执行时间是大约是1s。 值得一提yar的并行操作是通过libcurl的并行实现的,端代码必须能够通过http访问到。 2、APS,是安居客集团以zmq为消息中间件,以事件驱动进行网络请求的一个跨语言RPC框架,框架中有一个代理(device)监听两个端口或本地socket文件,分别监听客户端发来的请求和转发给端的多个 3、Gearman,是一个用来把工作委派给其他机、分布式的调用更适合做某项工作的机、并发的做某项工作在多个调用间做负载均衡、或用来在调用其它语言的函数的系统。 通过worker向Gearmand守护进程注册工作,客户端通过Gearmand将任分派到后端的worker进程,具体实现和APS类似。 ?

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    面对DDoS不断进化,何种防护DDoS机制能助你脱离苦海呢?

    DDoS(分布式拒绝)攻击由来已久,但如此简单粗暴的攻击手法为何时至今日依然有效,并成为困扰各大网站稳定运营的“头号敌人”呢? 由于其成本低廉、高效,因此被网络犯罪分子们所青睐,成为他们攻击、勒索商业网站的重要武。现阶段的DDoS攻击呈现出三大趋势:首先是攻击的M型(两极化)趋势。 除了传统的一段时间内集中发起的DDoS攻击外,利用缓慢甚至是微量的恶意访问流量却能够拖垮企业应用的攻击行为也开始在全球盛行起来。 (3)利用Arbor Pravail可用性保护系统(APS)设备,可以自动阻挡攻击者的试探性流量,并推迟其后续攻击频率,积极防御;(4)为了避免出现上述防火墙等设备存在的弊端,用户应该选择无状态表架构( ;(6)将APS设备与Arbor Cloud端清洗中心相结合,开展联动防护。

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    关于APS在企业生产计划上的应用

    从最开始被调去做ERP数据适配APS项目实施,到现在自己在为公司设计、开发排产程序(通过第三方规划引擎用、求解实现)。从中也接触过不少排程产品,针对不同的场景,其适应性、可用性千差万别。 APS在这方面则可以作出较大的提升。这种场景下,是把APS作为供应链层次的优化使用。 另外还有一种不算是产品(可以称作定制化的APS解决方案),是基于一些规划引擎,结合企业自身的业场景,自身以项目形式开发的APS系统。目前笔者在的企业正是处于这种APS定制开发的状态。 因此,在APS方面的项目实现方面,有如下建议:如果觉得企业的业相对比较复杂、个性化太强(其实任何一个公司,发展到一定程序,其业个性化都是极强的),且自己公司具有一定的技术开发实力,建议还是使用规划引擎 其实所谓的规划引擎,其核心是求解,目前除了开源求解,还有一些商用求解,其各方面的性能都十分优秀。上述都是自己这些年在APS上遇到各种问题,走过各种弯路后的一点点总结,欢迎指正。谢谢。

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    租用、托管、哪个好?

    租用、托管、代表了计算公司对企业客户提供的三种不同模式的——物理,托管和公有计算虽然技术门槛比较高,对于非专业人士比较神秘。 笼统的说哪一个好没太大意义,不同的需求选择不同的租用、托管、各自的特点1、租用优点:性能高,而且可以定制化一些特殊的配置,比如要求的硬盘存储空间特别大。 2、托管优点:计算公司的托管有利于一些有资产的企业将业迁移到上。企业用户可以使用计算公司提供的数据安全、备份的工具,流量负载均横的产品以及更加精细的流量监控等。 租用、托管、适用的场景:(1)公有适用于大多数场景。(2)物理适用于性能要求高,硬件个性化定制要求高的场景。一般来说,大多数的物理都是用来做数据库,分布式存储等。 部分金融企业需要维护敏感数据,通过专线的方式连接到公有也是一种托管应用场景。租用、托管、三者的关系(1)对于计算公司而言,公有有利于产生规模效应,是计算发展的大趋势。

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    这个AI杀手真的很冷!人脸识别+空间定位即可秒杀所有人

    随着计算机控制和人工智能等技术的发展,这种杀人机人由开始的人类远程操控,发展至由计算机软件和传感装置控制,到如今可以全自动执行识别敌人、判断敌情和杀死敌人等任。 该APS系统采用了一系列尖端的AI技术以实现特定的功能:避障:每个APS中的神经网络已经在不同的模拟环境中以相当于数百万小时的速度进行了训练,以此保证可以精准的避开障碍物,即便在运动中也可以达到高精度。 面部识别:它会统一目标对象的iPhone、APS以及平行网络中所有的信息,通过步态、性别、甚至种族等特征来识别目标。多个自定位协议:搭载GPS和各种空间技术,APS可以协助无人机在空间中定位目标。 用户在使用其时,可以将用户的各种特征联系起来,以便使用中的精准定位。 机人武会大幅发展,因为它省钱,不用人上战场,人在这个非常舒的地方,吹着空调看着大屏幕,前面的机人就在那拼杀,真的人一个死不了。

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