(１)IP地址跳变指在传统网络或 SDN 网络中,通过周期 性或随机性地跳变IPv４或IPv６地址来达到隐藏目标系统IP 地址信息的目的. Gudla等通过 SDN 控制器给主机分配短暂的虚拟IP地 址,采用离散的时间间隔进行虚拟IP跳变,同时建立真实IP 地址和虚拟IP地址的映射,优化了IP 地址跳变带来的网络 不稳定和 地 址 空 间 不 足 等 问 题[２８].Groat等 提 出 一 个 基 于 贝 叶 斯 决 策 重 新 量 化 双 方收益,加强高权重阶段中防御策略的制定[５６]. ２)根据博弈时间性分类 ①基于离散时间的博弈指在博弈过程中时间被离散化为 一系列固定的时间点,所有参与者必须在指定的时间点进行 决策. Lei等将 MTD 对抗过程看作离散时间序列上的多阶段 动态事件,提出一种基于 Markov博 弈 模 型 的 移 动 目 标 防 御 系统,将攻防行为转化为攻击面和探测面的变化 将攻防行为转化为攻击面和探测面的变化,提高了模型 的通用性[５７]. ②基于连续时间的博弈指在博弈过程中时间是连续的而 不是离散的,所有参与者可以在任何的时间点进行决策. Huang等根据当前网络攻防过程中连续化、动态化的特 点与传统博弈模型下时间离散、多阶段攻防的特性不同,提出 一种网络攻防定性微分博弈模型,引入多维空间欧氏距离评 估威胁程度,能够对安全威胁进行实时预警[５８]. ３)根据博弈动态性分类

不擅长非规则、逻辑复杂的任 务，串行瓶颈依然存在 局限 前沿技术，处于实验与原型阶段， 尚未大规模商用 成熟，特别在 AI/ML 训练等领 域广泛使用 发展阶段  密码学：Shor算法，针对大数分解、离散对数等问题，相比 经典算法有指数级加速优势；对RSA、ECC等加密体系有潜 在威胁  搜索问题：Grover算法，通过量子振幅放大机制，针对无序 数据库搜索问题，相比经典算法具有平方根加速优势  随机与采样：量子采样、量子随机数发生器（QRNG）技 术，可模拟出真随机数、玻色子采样，提供可认证熵源，经 典计算机难以模拟；可用于安全与实验验证  密码学：Shor算法，针对大数分解、离散对数等问题，相比 经典算法有指数级加速优势；对RSA、ECC等加密体系有潜 在威胁  搜索问题：Grover算法，通过量子振幅放大机制，针对无序 数据库搜索问题，相比经典算法具有平方根加速优势 (2n/2) ，等价于“有效安全位减半” • 长周期数据泄露风险 ：低强度对称加密（如3DES）可能在未来被破解 加密算法面临威胁 采用 公钥-私钥对 ；RSA ：基于大数分解难题；ECC：基于椭圆曲线离散对数 • Shor算法颠覆公钥体系 ：破解速度从指数级或次指数级降至多项式时间（ O(n3) ） • 数字签名伪造风险 ：攻击者可伪造ECDSA签名，篡改交易指令或冒充合法用户 将 任意长度的输入

生产调整难 OICT 融通， 柔性生产 传统 PLC -> 云化 PLC 软件化 开放生态 七国八制 , 封闭生态 PLC 本地控制 -> PLC 集中控制 多点位， 离散管理 一体化 高效管理 多层级有线网 -> PLC 剪辫子 工业以太网络层级多， 故障点多，调整难 5G 组网，架构简 化，支持柔性 传统 PLC 工业控制 工控机 工业交换机 工段 47% ，铁水温降 ↓ 10℃ 简化为一体 化 SE 设备 内嵌 FRER 智能调度机车路径 简化为内嵌设备 携手打造 5G 全连接工厂，全力服务数字钢铁建设 • 移动的 5G 监控 • 离散的高危检修布控 • 大量的视频数据分析 • ...... • 更多维度的能耗数据采集 • 广域分布的环境测点 • 更及时的数据价值发掘 • …… 能环管理精细化 安全管控智能化 5G+

系统采用先进的检测技术体系，基于状态的应用层协议分析技术，使系统能够准确快速地 检测各种攻击行为。 14 新一代信息网安全方案设计 流量分析日志可与信息网中的入侵检测、各类资产、威胁情报等联动，分析某一端 口 的访问频率、离散度， 建立流量对比基线、行为对比基线， 进而探测端口异常行为、发现 非 法远程访问及各类违规接入。还可用于解析常见的各类网络层协议， 提取访问关系信息； 能够解析常见的应用层协议，能够识别通讯数据的具体内容。 监测和预警。流量分析系统采用先进的检测技术体系，基于状态的应用层协议分析技术， 使 系统能够准确快速地检测各种攻击行为。 流量分析日志可与信息网中的入侵检测、各类资产、威胁情报等联动，分析某一端 口 的访问频率、离散度， 建立流量对比基线、行为对比基线， 进而探测端口异常行为、发现 非 法远程访问及各类违规接入。还可用于解析常见的各类网络层协议， 提取访问关系信息； 能够解析常见的应用层协议，能够识别通讯数据的具体内容。 监测和预警。流量分析系统采用先进的检测技术体系，基于状态的应用层协议分析技术， 使 系统能够准确快速地检测各种攻击行为。 流量分析日志可与信息网中的入侵检测、各类资产、威胁情报等联动，分析某一端 口 的访问频率、离散度， 建立流量对比基线、行为对比基线， 进而探测端口异常行为、发现 非 法远程访问及各类违规接入。还可用于解析常见的各类网络层协议， 提取访问关系信息； 能够解析常见的应用层协议，能够识别通讯数据的具体内容。

究人员通过对石墨烯薄片进行分子动力学仿真，发现了任意分布的空位，同时计算出 了每个原子的振动能量。 该研究取得了突破性进展，提出了两种预测策略：一种是基于原子层面，通过原子索 引来构建数据；另一种是基于域的层面，通过域离散化来构建数据。从原子尺度过渡 到包含多个原子的域尺度，在捕捉薄片中的多个空位时，展现出了极高的准确性。需 要着重指出的是，在这项研究工作中，采用分子动力学仿真来计算振动能量，运用机 器学习进行跨尺度建模。 驱动的集成机器学习单元。包含 几个关键组件，包括液体处理装置、注射泵、可调连续流光反应器、低成本的物联网 设备以及在线核磁共振 (NMR) 系统，采用闭环贝叶斯优化 (BO) 方法，系统地探索 包含离散变量和连续变量的选定参数空间，因此 RoboChem 擅长识别最佳反应条件， 请务必阅读报告末页的重要声明 16 / 29 行业研究|行业深度研究 从而最大限度地提高产率、通量或两者的组合。

目标最优策略。 图 2 全局冷却调优示意图 基于温升矩阵的制冷系统能耗优化的技术可以通过合理调配机 房负载分配和空调送风参数，避免局部热点，提高空调系统制冷效率； 针对预制模块化数据中心布局，建立离散域，求得流场，基于该流场 建立温升矩阵模型，建立机房服务器发热分布与温度场之间的关系， 迭代获得最优负载分配和空调送风温度，如下图 3 所示。 基于预制模块化数据中心场景的冷却系统智能调优技术报告（ODCC-2025-06005）

ETF 资金流向、主 动 型基金持仓变化。 • 3. 市场情绪映射：直接接入推理模型分析 财经 媒体关键词主题、情感与热度。 • 4. 量价验证：通过行业 Beta 系数离散度、 板块相关系数矩阵突变捕捉风格转换前兆。 场景 1 ：竞争格局实时监控 • 1. 产业趋势前瞻：技术图谱构建：抓取学 术论 文、专利、创投领域的技术关键词构 建技术图

深耕垂直产业时间长、经验足。已发布AI应用的垂直产 业平台中，成立10年以上占比49%，5-10年占比43%。 • 数据的算法价值高。数据源自平台上企业间真实业务往 来，是与业务绑定的数据链，而非离散、独立数据点。 • 链接大量产业企业，是AI应用潜在需求方。按垂直产业平台 平均2%-3%的行业渗透率测算，至少累计服务700万+企业。 • 推广成本低，AI服务大多已产品化、平台化，更容易实现大 AI数字员工承担超50% 日常运营工作 • 年均节约人力成本超10万元。 • 2024年平台转化率、复购率等指标提升20%-30% • 2025年这一增幅将达到50%-100%。 提效 优化B2B生意链路 AI技术将离散的寻源、沟通、决策与履 约环节整合为智能驱动的连贯动作，消 除了传统模式中耗时耗力的信息检索、 反复比价与人工协商，实现生意链路全 面提效。 增长 精准供需匹配 平台借助AI不仅可帮助买家快速筛选好

OHLC、成交量、盘口数据）进行标准化处 理，采用 Z-Score 或 Min-Max 方法消除量纲影响。特征构造需结 合金融时序特性，包括：  技术指标衍生：通过 TA-Lib 库生成 MACD、RSI、布林带等指 标的离散化编码  统计特征提取：滚动窗口计算波动率、偏度、峰度等统计量  市场微观结构特征：订单簿不平衡度、买卖价差弹性系数  事件驱动特征：新闻情绪指数、宏观经济数据偏离度 模型架构选择 根据交易频率差异采用不同建模方案： 首先需建立资产收益率的统计模型，常见选择包括： o 几何布朗运动（GBM）：适用于对数收益率服从正态分 布的假设 o 跳跃扩散模型：捕捉市场突发波动 o GARCH 模型：反映波动率聚集特性 以 GBM 为例，其离散形式为： [ S_{t+1} = S_t ((- ^2)t + Z_t) ] 其中(Z_t)为标准正态随机变量。 2. 参数校准 使用历史数据估计关键参数（年化收益率 μ、波动率 σ），建 有社会偏见的数据（如基于地域或性别划分的信用评分数 据）。下表展示典型敏感数据过滤标准： 数据类型 风险类别 处理方式 用户地理位置 地域歧视风险 聚合至省级维度后使用 职业收入水平 阶层偏见风险 匿名化处理并分箱离散化  普惠金融适配：通过算法分层设计服务不同资金规模的投资 者。例如，为小额投资者提供延迟 5 “ ” 秒执行的 低冲击模式 ， 降低其市场冲击成本。 在技术层面，需嵌入社会责任约束条件。例如，在目标函数中

、 Z-score 等方法进行识别和处理；对于重复数据，则需要进行去重 操作，确保每条数据的唯一性。 在数据转换阶段，需要将数据转化为适合模型输入的格式。常 见的转换操作包括归一化、标准化和离散化。例如，将客户的收入 数据进行标准化处理，使其符合均值为 0、标准差为 1 的分布；对 于类别型数据，如职业类型，可以采用独热编码（One-Hot Encoding）或标签编码（Label 匹配方法进行数据关联。为了提高数据质量，建议在数据集成后进 行一次全面的数据质量检查，确保数据的准确性、完整性和一致性。  数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据。  数据转换：归一化、标准化、离散化、独热编码、标签编码。  数据集成：合并不同数据源，解决数据一致性问题。 通过上述步骤，可以构建一个高质量的数据集，为后续的模型 训练和评估提供坚实的基础。在预处理过程中，还可以引入自动化