现有安全监测手段局限性 供应链监管困难 应急处置效率低、执行难 防守服务目标 发 现 内 部 隐 患 发现企业内部关键信息基础设施存在的突出问题 和深层次漏洞隐患，检验企业的精准防护能力 检 验 安 全 防 护 能 力 通过设立深层次的演练，检验公司已建的安全防 护措施是否有效 检 验 检 测 预 警 能 力 检验企业内部网络安全监测发现、威胁预警、安 全防护和应急处置的主动防御和动态防御能力 对发生的安全事件实时进行应 急处置，确保业务连续性 护网演习裁判为主导，指导 现场攻击队员，对实战中可 能进一步深入使用的攻击手 法和攻击策略进行推演，发 现深层次的安隐患 裁判对实战演习进行全面总 结，凝练演习发现的深层次 安全隐患，并提出相应整改 意见 组织动员 工作统筹协调 制定防护任务、技术 应急处置、确保执行 外协人员安排、管理 流程管理与跟踪 实时跟进防护策略 立资产特征白名单， 发现安全隐患，减 少资产互联网暴露 面 设置安全监测产品， 提升内部网络安全 监测发现能力、预 警能力、应急处置 能力 实行边界防护 + 内 网防护机制，建立 深层次安全防御体 系，增强内网访问 控制 攻防演练 进行模拟攻防演练 （预演） 资产评估服务 网探 D01 （资产探 测） APT 检测系统 网防 G01 （主机防 护） 网哨 Z01 （

造”行动，加快重点行业智能升级，打造智能制造“升级版”。这 一表态不仅释放出国家层面对“人工智能 + 制造”深度融合的高 度重视，也为制造业在新一轮技术革命中指明了方向。意味着， AI 浪潮下，制造业正面临深层次的结构性挑战与转型压力，站 在“再定义”的门槛上。一方面，全球产业链加速重构、劳动力 结构性短缺、质量与效率的双重压力日益显现；另一方面，人 工智能正以前所未有的速度，渗透至从研发、生产到供应链的

横向对比品牌用户数据、提升产品洞察力 明确各渠道销售效率，因地制宜策略调整 Before After 针对性策略 深入了解目标受众特点和需求，制定个性化营销方案，塑造独特品牌形象，满足消费者深层需求，提供切实 可行的解决方案。 04 明确产品定位和独特价值主张 Positioning 市场定位 有竞争力的定价和促销策略 ffer 价格感知 O 选择并利用有效的传播渠道和销售渠道 Reach | 44 | 数据会说话：AI 时代汽车全域营销实战手册 中国汽车产业用三十年完成了从「市场换技术」到「技术定标准」的逆袭，当 下这场营销数字化浪潮，正在开启更宏伟的叙事。 这场变革的深层意义，在于打破了横亘在产业与人本之间的三重壁垒：其一， 消解了研发端与消费端的信息时差，让用户大数据驱动产品迭代；其二，重构 了渠道与服务的时空逻辑，门店热力图里跃动的不仅是客流轨迹，更是用户体 验

利 用 时,会触发告警信息通知口令文件已被盗取[６７]. ３)系统层 通过伪造或变换应用服务、程序、终端设备和指纹信息来 构造欺骗环境,并制定相应的欺骗策略与攻击者进行交互,对 攻击者进行更深层次的欺骗. Zhou等利用各类高仿真蜜罐、探针、诱饵等部件,针对网 络攻击流程中的信息收集、入侵实现、提权维持、横向移动、痕 迹消除等不同环节设置不同的欺骗防御手段,对网络攻击者 进行深度欺骗[６８] 息、重 定 向 攻 击,并主动捕获恶意网络流量 [６４Ｇ６５] 系统层 通过伪造应用服务、应用程序和各种类型的终端设备来构造欺骗 环 境,并 制 定 相应的欺骗策略与攻击者进行交互,对攻击者进行更深层次的欺骗 [６８Ｇ７０] 数据层 在数据层面部署虚假数据文件、虚假口令文件、诱饵文件和虚假补 丁 等 欺 骗 实 体,以达到告警攻击行为、消耗攻击资源、延缓攻击进程等欺骗目的 [６６Ｇ６７] 欺骗资源的部署策略

么”，更能解释“为什么”，并预测“会怎样”，让 企业决 策由经验驱动转向数据驱动。 其核心在于 Agent 的多模态理解与逻辑推 理链（ CoT ）能力，能够整合分析不同来 源 的数据并发现深层因果关系。 数据来源：公开资料，专家访谈，甲子光年智库整理 企业级 AI Agent 并非单一工具的集合，而是一个集感知、思考、决策与执行于一体的数字员工。它以自然语言为交互入口，通过自动化执行、 运用智能化广告投放，实现个性化的广告定制；推动多渠道整合，创造无缝的用户体验；并实现实时的客户互动，提供持续的个性化服务。这种 全方位的重塑不仅极大地提升了客户体验，还增强了品牌与消费者之间的深层联系，为企业在竞争激烈的市场中提供了强大的竞争优势。 • 文案生成 • 海报 / 图像生成 • 视频生成 • 数字人 • 短视频制作 • 内容优化 • 用户定向 • 杆。技术普及降低了入门门槛，预示着应用将大量涌现，企业需提前布 局抢占先机。速度作为核心竞争力贯穿全流程，而传统护城河在 AI 时代依然关键。这五个原则为企业发展指引方向，反映了市场竞争逻 辑的深层变革。 新兴 AI 初创企业平均仅需 9 个月即可达成 500 万美元 ARR ，顶尖 AI 企业需 24 个月，而传统 SaaS 企业则要 37 个月。这一显著的增 长优势彰 突破到市场认

平台的上线历程，彰显了公司在数字化建设道路上的坚定决心 和严谨态度。公司秉持 “以数据驱动管理，以创新引领发展”的理念，明确了推动项目管理标准化进程、 强化基础工作管控力度、消除数据壁垒、挖掘数据深层价值的建设目标。 SOLUTION 解决方案 1.人力资源 2.物资管理 3.设备管理 4.出口管理 5.经营管理 6.两金管理 1.人员分类 2.人员岗级 3.人员工资 4.平均单价 开发”的标准化项目团队，三方同时参与需求讨论，需求 基本一轮定稿，并且 IT 团队保证了数据源的提供及时性，给“小步快跑”提供了基础。 BI 项目负责人认为，未来为了更好地促进华熙数字化转型，双方还将进行更深层次的合作，从业务 出发深入合作帆软的咨询和交付，从技术出发打通 3D 可视化及敏捷填报的引入 FVS 及简道云，从 而全方位促进华熙生物的数字化转型。 114 数智领导力 113 数智领导力 心自建信息系统，进一步 提高数据资源的多样性、标准性和安全性。 2、精简业务流程，全面提高工作效率 借助简道云平台的强大支撑，成功搭建了数字化流转流程。利用数据工厂、智能助手等手段挖掘数据 深层关系，加大了业务过程的智能化。 3、推动数业融合，实现全面业务赋能 首先建立了业务分析模型，实现异常分析和预警推送。此外还完善了管理驾驶舱，自主搭建了“管理 中心、基层站所”两级驾驶舱，包含指标

面  将与城市基础设施建设、经济产业发展、城市运行体系全面打通 5G/AI/ 云等新技术应用格局全面打开，开启普惠智能时代 5G 、 AI 应用从降本增效到价值创新，应用方式从浅层 / 特例到深层 / 平台，从行业通用场景走向行业生产场景， 应用范围从局部支撑扩展到业务全流程， AI 与云、 5G 、边缘计算等结合，将 AI 能力从云延伸至端，实现普惠智 能。 AI 应用融入更多行业，呈现百花齐放态势

ASF 系 列 支 持 HTTP 协 议 过 滤， 提 供 针 对 HTTP 协 议 特 征（ 请 求 方 法、 头 部、URL、 Cookie 等）的多重过滤功能，支持对客户 Web 应用进行深层次协议合规性或安全合规性进行 检查。 ASF 系列提供 HTTP via 头部隐藏、移除响应头部、Cookie 安全设置、Cookie 防篡改、会 话防劫持、错误页面定制、URL 探测和监控等高级防护选项。 检测、非法外联检测、恶意程序检测、APT 检测、威胁情报十大功能于一体，实现对网络威胁 全方位深层次检测的效果。入侵检测系统具备攻击检测规则库、应用识别库、地理信息库、僵 尸主机规则库、威胁情报库、URL 分类库六大知识库，专业、权威、丰富、多维的知识库，使 得产品在威胁检测方面更加精准、迅速。面对当前复杂的网络攻击环境，系统全方位深层次的 天融信科技集团 天融信科技集团（证券代码：002212）创始于 1995 11 号楼天融信科技集团 数据备份与恢复产品 211 211 入侵检测系统（IDS） 威胁检测能力，可持续对抗不断出现的各类安全威胁。 功能特点 ◎攻击检测 全面精准 系统具备全方位、深层次的攻击检测能力，准确发现多种网络攻击，其中包括溢出攻击、 代码执行、注入攻击、跨站攻击、工控漏洞攻击、物联网漏洞攻击等行为，同时，TopSentry 具 有防逃逸检测能力，做到从根源上发现逃逸行为。

策文件和法律文本中通常包含大量的法律术语、专业词汇和复杂的 句式结构。例如，一份政策文件可能涉及多个部门的职能交叉，且 需要对历史政策进行追溯和关联。传统的关键词检索或简单的规则 匹配方法难以准确理解这些文本的深层含义，导致信息提取和决策 支持的准确性不足。 其次，政务场景中的文本处理任务多样且动态变化。常见的任 务包括但不限于：文本分类、信息抽取、问答系统、自动摘要、情 感分析等。例如，市民提交的咨询问题可能涉及多个领域，需要快 可能包含图片或语音信息，需要结合文本信息进行综合分析和处理。 为了满足上述需求，政务场景的自然语言处理技术需要具备以 下几个关键能力：  高精度的语义理解能力：能够准确理解政策文本、法律条文等 复杂文本的深层含义，进行精准的信息提取和关联分析。  多样化的任务处理能力：能够灵活应对多种文本处理任务，如 分类、抽取、问答、摘要等，并具备良好的任务迁移能力。  实时性和高效性：能够快速处理大量的文本数据，满足舆情监 导致模型欠拟合，而过低则无法有效防止过拟合。通常，dropout 率设置在 0.2 至 0.5 之间，其中：  对于浅层网络（例如全连接层），建议使用较高的 dropout 率（如 0.5），以增强模型的泛化能力；  对于深层网络或卷积层，建议使用较低的 dropout 率（如 0.2 至 0.3），以避免信息丢失过多。 此外，针对政务数据的特性，可以采用自适应 dropout 策略。 例如，对于数据稀疏的特征层，可以适当提高

从政策 文件中抽取关键条款，从历史案例中抽取裁判要点，并将这些信息 以结构化的形式存储在知识库中。通过这种方式，知识库不仅能够 提供简单的查询服务，还能够进行复杂的推理和分析，为用户提供 更深层次的决策支持。 知识库的更新与维护是确保其长期有效性的关键。政府政策和 法规经常会发生变化，因此需要建立一套自动化的更新机制，及时 将最新信息同步到知识库中。可以通过设置定时任务，定期扫描政 通过计算余弦相似度来衡量文档与查询的相关性。这种方法能够有 效处理多关键词查询，并且具有良好的可扩展性。为了提高检索精 度，引入基于 BERT 的语义检索模型，利用预训练语言模型对查询 和文档进行深度语义编码，从而捕捉到更深层次的语义关联。这一 步骤可以在保证检索质量的同时，减少对关键词的过度依赖。 在排序策略方面，采用多因子加权排序算法，综合考虑文档的 文本相关性、时间新鲜度、权威性等多个维度。具体来说，可以定 条件联合查询时，部分结果与预期不符，这可能与模型训练数据的 不均衡或特征提取不充分有关。最后，系统在高并发场景下的响应 时间超出了预期阈值，特别是在峰值时段，部分请求出现超时现象。 为了进一步定位问题根源，我们对系统进行了深层次的分析。 针对数据处理效率问题，通过日志分析和性能监控工具，发现瓶颈 主要集中在数据预处理模块，尤其是在数据清洗和特征提取环节， 存在着重复计算和冗余操作。以下是具体的性能监控数据： 模块名称