【填写说明：简要描述被测对象承载的业务功能等基本情况，包括被测 对象的子系统情况，建议不超过 300 字】 安全状况描述 【填写说明：根据实际测评情况简要描述被测对象的整体安全状况，包 括最主要的中高风险安全问题及数量，建议不超过 400 字】 【参考示例】 本次安全等级测评采用访谈、核查和测试等测评方法，对【被测对象名 称】的【物理机房、网络架构、网络设备、安全设备、系统管理软件、 式下云计算平台为云服务客户 提供的服务能力符合情况，以及云计算平台的等级测评结论和综合得分。需要 注意的是，表中以第四级为例给出了云计算安全扩展主要要求，测评机构应根 据被测对象安全保护等级情况，参照表中内容给出相应等级的云计算安全扩展 主要要求。 3、如果云服务客户业务应用系统同时部署在不同模式的云计算平台上时，可以 使用多个等级测评结论扩展表（云计算安全）来展示。 4.当被测对象 式下所使用 的云计算平台的等级测评报告编号。】 云计算平台名 称 被测对象采用的 云计算服务模式  IaaS  PaaS  SaaS 云计算平台服务能力描述 云计算安全扩展主要要求 符合情况 网络架构 b)应实现不同云服务客户虚拟网络之间的隔离； c)应具有根据云服务客户业务需求提供通信传输、边界防 护、入侵防范等安全机制的能力； 等级测评结论扩展表（云计算安全）

、日韩企业主导了全球湿电子化学品市场 。据中国电子材料行业协 会 ， 2021 年 我国集成电路用湿电子化学品整体国产化率达到 35% 。高端湿电子化学品主要由国外厂商垄断 ，半导体用高端湿电子化学品主要由 欧美 、日本厂商 把控 ；平板用湿电子化学品领域， 国内高世代线主要由韩国东进世美肯和韩国 ENF 供货， 国内企业国产化空间较大。 受益标的 随着国内湿电子化学品市场持续增长以及半导体行业国产化进程加快， 、格林达（电子级四甲基氢氧化铵 （ TMAH 显影液）龙头企业） 、晶瑞电材（高纯硫酸 、高纯双氧水两大高纯电子化学品国内产能最大） 、中巨芯 -U （电子级氢氟酸 、电子级硫 酸、 电子级硝酸等主要产品均已达到 12 英寸集成电路制造用级别） 、兴发集团（兴福电子的电子级磷酸产品在国内半导体领域市场占有率第一） 、 上海 新阳 、飞凯材料 、多氟多 、安集科技等。 风险提示 经济形势及行业周期波动风险 子材料行业协会、产业互联网公众号、 CP IA 、新材料在线、国海证券研究所 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 5 我国湿电子化学品市场规模快速扩大 图表：境内湿电子化学品主要生产企业（截至 2023 年底） 企业名称 生产基地 产能（万吨） 在建产能（万吨） 预计投产时间 规划产能（万吨） 江化微 江阴 9.00 四川 5.80 10.00 2027 年 6 月

发展初期阶段，未来大有可为。涉及标的： 1) 氟化液： I. 巨化股份（ 5000 吨 / 年巨芯冷却液（一期 1000t/a ），一期实施 1000 吨 / 年现已投入运营。项目产品主要有 JHT 电子流体系列、 JHLO 润 滑油系 列以及 JX 浸没式冷却液等产品） 、 II. 新宙邦（六氟丙烯下游的含氟精细化学品，含氟冷却液（氟化液）顺利通过行业知名客户认证，实现批量交付）、 AI 芯片系 AI 的核心，将在 AI 浪潮下获得快速发展和应用。半导体材料是芯片的基石，受益于 AI 需求拉动，半导体材料将获得更大发展空间，技 术变 革和国产替代的步伐将进一步加快。半导体材料主要分为制造材料（硅片 / 化合物半导体、光刻胶、湿电子化学品、电子气体、掩膜版、 CMP 抛光液 和抛光垫、溅射靶材等）及封装材料。其中， 半导体几大核心耗材我国国产率均较低， 国产替代需求旺盛，有望在 设施包括服务器、光模块等 IT 设备及电源 、 制冷、机柜等非 IT 设备。 中游包括为数据中心提供集成服务、运维服务等整体解决方案以及提供云服务等相关服务的供应商。终端用户渗透 多个行业，主要应用于互联网、金融、软件、电力、工业、医疗等行业。 分类方式 种类 相关介绍 按服务 对象 互联网数据中心 (IDC) 由 IDC 服务商搭建，向客户提供互联网基础平 台服务以及各种增值服务的数据中心

术基础设施范畴，智能交通基础设施纳入融合基础设施范畴，其建设 和推进均成为产业焦点，如何充分发挥人工智能的赋能作用，加快交 通的数字化智能化发展，推动人工智能和交通的融合应用，成为产学 研用的重要课题，也是本报告撰写的主要背景。 本报告以人工智能对交通业务的赋能为切入点，系统梳理人工智 能在交通领域的技术现状、典型应用、产业生态，总结业务发展面临 的挑战，展望未来发展的趋势，并附上当前典型的应用案例和赋能场 同的途径对智能进行了探索。其中，人工智能发展历史上的三大主要 的技术流派分别是符号主义、连接主义和行为主义。 在人工智能的发展过程中，不同的技术流派不仅先后在各自领域 取得了成果，各学派也逐渐走向了相互借鉴和融合发展的道路。比如 通过在强化学习（行为主义）中引入深度学习（连接主义），融合产 生的深度强化学习技术，成为 AlphaGo 战胜围棋高手李世石背后最 重要的技术。 本轮人工智能技术进步主要由深度学习带动。深度学习是一种以 领域，全球知名的开源语音识别数据集 Librispeech 上已实现接近 2% 的错词率2。 （二）人工智能产业发展现状 当前人工智能理论和技术日益成熟，应用范围不断扩大，产业正 在逐步形成、不断丰富。人工智能产业体系主要分为支撑层、产品层 和应用层。 来源：中国信息通信研究院 图 1 人工智能产业体系 支撑层包括硬件、软件等基础技术。硬件部分包括传感器、人工 智能芯片、服务器等感知计算设备。软件部分包括开源框架、开放平

典型应用场景 医疗企业业务 未来发展趋势 目录 人工智能 + 医疗产业 人工智能中枢 1 人工智能中枢作为智慧能力支撑平台， 提供了完整的智能模型全生命周期管理和 AI 应用敏捷开发能力，主要定位为智能模 型服务的共享复用和快速编排，实现 AI 应 用快速开发。人工智能中枢支持研发流程的 标准化、自动化，为前台业务提供快速构建 个性化智能服务的能力，实现算法模型和算 法能力的场景式编排，并向应用提供服务接 、语音合成和声纹识别）和自然语 言处理技术（包含自然语 言理解与自然语言生成），实现人机交互，目的是解决使用者某 一特定的需求；  公司现状：目前国内共有 15 家公司提供“虚拟助理”服务，主要解决语音电子病历、智能导 诊、智能问诊、推荐 用药等需求，并且有衍生出更多需求的可能性。 2 典型应用场景  发展环境：中国 50% 以上的住院医生平均每天用于写病历的时间超过 4 小时，相当一部分医生 招标的金额范围； 医院可用“计划外 预算”资金进行采 购，或进行追加 . 2 典型应用场景  发展环境及产品：机器人是 AI 各大应用中的热门应用，技术相对成熟，资本市场火热。医疗领域 的导诊机器人主要基于人脸识别、 语音识别、远场识别等技术，通过人机交互，执行包括挂号、 科室分布及就医流程引导、身份识别、数据分析、知识普及等功能。 从 2017 年起，导诊机器人 产品开始陆续在北京、安徽、湖北

划分等方式 挖掘黑产用户，但树形模型、社区划分的方式存在一定短板，为了更好地挖掘黑 产用户，我们通过图表征学习与聚类相结合的方式进行挖掘。本文将为大家介绍 图算法在网络黑产挖掘中的思考与应用，主要介绍：  图算法设计的背景及目标  图算法 GraphSAGE 落地及优化  孤立点&异质性  总结思考 01 图算法设计的背景及目标 1. 图算法设计的背景 在虚拟网络中存 卖等严重的犯罪行为。当前工业界与学术界的许多组织推出了基于图像文字等内 容方面的 API 以及解决方案。而本次主题则是介绍基于账号层面上的解决方法， 为什么需要在账号层面对网络黑产的账号进行挖掘呢？ 原因主要有三： ① 恶意账号是网络黑产的源头，在账号层面对网络黑产的账号进行挖掘可以对黑 产的源头进行精准地打击； ② 账号行为对抗门槛高，用户的行为习惯以及关系网络是很难在短期内作出改变 的，而针 平台方会找到相似的用户，然后将广告推送给相关的用户，常见的应用场景有 Facebook look like、Google similar audiences。 在黑产场景中与推荐场景中的应用类似，主要分为两个任务场景： ① 找出目标恶意类别用户。比如需要找出散播招嫖信息的用户，则给定该类用户 招嫖的标签，类似于一个用户定性的问题； ② 黑产种子用户扩散，即利用历史的黑产用户进行用户扩散以及用户召回，可以

元素，通过工业互联网及人工智能的深度融合打造出创新的 应用场景，并实现持续降本增效的趋势目标。 运维服务的发展进程主要分为四个阶段： 01 预测性维护是什么？ 我们为什么需要它？ 封面图片： koto_feja 01 / 运维服务的发展进程 从需求侧来看，完整的数字化运维服务将成为企业选择运维 服务供应商的主要考量维度之一。罗兰贝格针对全球领先制 造企业的调研结果显示，85%以上的受访者认为运维服务商 预防性维护：即基于设备厂商的保养计划或是针对操作规 程进行检修安排。此部分原理主要是根据设备厂商对部件 寿命的分析，但由于部件老化磨损的外力干扰因素过多导 致寿命预测不够准确，易造成过早、过度保养或是保养不 足等问题。 3.基于条件的维护：此维护方式是运维服务的进阶状态，即 服务提供商通过对设备运行状态的监控来安排相应的维 修计划。然而，此种检测方式主要结合设备本身的运作监 控数据及运作机理进行简单判断，对外部影响因素的考量 控数据及运作机理进行简单判断，对外部影响因素的考量 较少，故还是容易产生维护不及时等状况。 4.预测性维护：预测性维护是运维服务的最新发展，主要得 益于工业互联网、大数据及人工智能的交互应用，具有主 动且针对性强的特征。预测性维护的核心思想是通过对设 备及系统运行状态进行故障预测，最大化部件的使用效 益，同时产线停工停线成本也会降低，并减少不必要的 浪费。 02 在数字化智能制造的环境中，数据以及围绕数据的智能化

形成现象级应用，其他行业领域渗透率持续提升，如科研教育等细分市场均同比増长。值得注意的是，随着负载的逐 渐扩大，协作机器人与工业机器人的边界正逐渐模糊。 当前，协作机器人行业仍处于发展初期阶段，市场基数相对较小，下游应用仍主要在工业领域。GGII 数据显示， 2024 年中国协作机器人销量为 4.0 万台，在汽车及零部件、3C 电子、食品包装、机械加工等工业细分领域合计占比约 59%。在非工业领域，包含科研教育、医疗 121 图表目录 图表 1 主要协作机器人厂商产品负载范围对比 2 图表 2 协作机器人按轴数分类 3 图表 3 协作机器人主要厂商产品轴数范围对比 4 图表 4 协作机器人与传统工业机器人产品特点对比 6 图表 5 协作机器人产业链概览 9 图表 6 上游零部件主要代表企业 10 图表 7 不同负载协作机器人应用场景对比 34 图表 34 协作机器人主要代表厂商及最大负载产品 34 图表 35 2016-2024 年中国协作机器人相关专利申请情况（单位：件，%） 36 图表 36 2015-2025H1 中国协作机器人市场融资增长情况 46 图表 37 2024-2025H1 中国协作机器人主要投融资事件 46 图表 38 2023-2024

.........................................................................................181 10.1 主要成果总结..................................................................................182 10.2 对钢铁行业的影响与建议 的质量和生产效率有着重要影响。在全球钢铁需求不断增长的背景 下，优化生产流程、提升生产效率与产品质量显得尤为重要。 在传统的钢铁生产中，原材料首先会经过粉碎与筛分，从而得 到适合高炉炼铁的粒度。主要原料包括铁矿石、焦炭以及石灰石 等。焦炭的质和量直接影响炉内的温度和还原反应的效率，因此在 原料准备阶段就需要实施严格的质量控制。 熔炼阶段是钢铁生产的核心，通常采用高炉或电弧炉等设备。 在 争力。 2.1 原料准备 在钢铁生产过程中，原料准备是至关重要的一步，直接影响到 成品的质量和生产效率。原材料的种类主要包括铁矿石、焦煤、石 灰石以及合金添加剂等。合理的原料准备方案能够有效提高生产效 率，降低能耗，并提升钢材的质量。 首先，铁矿石是钢铁生产的主要原料，通用的类型包括海矿石 和磁铁矿。在原料准备阶段，需要根据轧制工艺要求选择合适的铁 矿石。例如，选用品位较高的铁矿石能够减少后续工序的燃料消

他研究机构兄弟单位之间的资源共享。 ★ 安全可靠、实用先进 数字化 XX 保护区必须是一个安全可靠的系统，需要一个完整的 安全保障体系，有效防止来自外部和内部的恶意攻击，保障整个系 统的正常运行。所规划的技术方案和主要设备应当是符合 XX 保护区 实际需要的、先进的，不要盲目追求最先进的技术。 ★ 整合资源、开放互联 数字化 XX 保护区需要一个集中管理平台，用于整合、协同 XX 24 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 息系统一旦接收到特定编码的数字云台回传的位置数据，通 过建立特定的位置转换数学模型，实现定位功能。同时，系 统具备实现人工定位功能； 13. 辅助决策功能：GIS 信息系统提供最近扑火队前往 火情点最短路径以及通往现场的主要道路和通行能力,提供防 火隔离带的位置及赶赴火场的时间等重要信息； 14. 电源系统:电源供给在全天候的环境下,保证系统不 间断供电； 15. 防雷接地系统:系统要有安全的防雷接地保障措施, 能。在系统设计中，我们选用产品和系统时，应充分考虑系统的升 级、扩展、维护问题，设计应全面、周到，注意预留到位并留有充 62 自然资源保护区大数据信息化管理平台建设方案 分余量,以适应未来发展需要，主要体现在以下方面： 智能化升级－系统的软件是最有可能升级的，选用的系统管 理软件必须有厂家的免费升级承诺。升级的操作应该相对简单，由 系统管理员即可完成，不需要繁复的操作和专门的技术。 