其可以引导内存空间布局实现更细粒度的随机化攻击 频率较低的网络[５３].Fernando等分析了内核随机化对共享 内存的影响,在减轻内核攻击并提高安全性的同时,最大限度 地节省了内存重复数据删除率[５４]. 按攻击面参数种类(what)进行分类,可以更加细致地区 分不同系统层次、不同防护组件的防御策略,有助于针对某一 具体层次进行主动防护 ２．２．２ 基于攻击面转换策略的分类 根据攻击面转换策略的不同 [４９Ｇ５０] 指令集随机化 对程序的指令集信息进行随机化处理,防止恶意代码的 执行 [５１Ｇ５２] 地址空间布局随机化 随机化内存中不同区域的地址空间布局,如堆、栈、进程 地址、线程地址等 [５３Ｇ５４] 基于攻击面的 转换策略 基于博弈论 攻防双方根据实际网络攻防场景进行攻防博弈,力求自 身收益最大化,利用博弈论来确定一种系统安全性和可 用性之间较为均衡的最优防御策略 [５５Ｇ５８,６１] 基于机器学习 利用机器学习技术自动 分 析 攻 击 行 为,检 测 异 常 流 量, 激活跳变策略等,根据实时的网络状态动态调整网络防 御策略 [６２Ｇ６３] 随机策略 由人工制定的随机策略 [２８Ｇ５４] ２)欺骗防御 在欺骗防御中,除了有类似移动目标防御的动态欺骗手 段,还包含一些通过部署静态欺骗环境,对攻击者的攻击行为 进行诱捕、欺骗的静态防御手段[１６Ｇ１７].因此,欺骗防御比移动

两种形式，一种为盲插型供电单元包括电源框（Power Shelf）和供电母排（Busbar） 组成，供电电压为+48V～+54V；另外一种为常规的 PDU 供电单元。 3.3.3.1 盲插型供电单元 （1） 电源框 电源框将交流电转为直流电，支持+48V～+54V 恒压直流输出给服务器等设备供电。 单机柜内可安装多个电源框，每个电源框高度 1U，含 6 个电源模块和 1 个电源监控模 AC/DC 单路输入，以及宽市电电压输入范围，极大提 升供电可靠性。系统采用模块化设计，即插即用方便扩容，带有 RS485 接口、CAN 接 口等通信接口，组网灵活。 电源模块额定输出电压为 54Vdc，最大额定功率 5500W，最高效率 97%以上。电源 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 17 模块通过 INPUT 端口从外部接入，输出汇集到电源框铜排上，电源模块外观如图 6 Busbar 位于机柜的背面，可实现左右步距调整，可满足盲插方式为服务 器设备及交换机设备供电，Busbar 的规格性能应满足以下要求： 1) 供电母排载流量：在环境温度 30°C 时,≥1400A/+54V 2) 母排压降：200mV 3) Busbar 正负方向：从机柜后侧看,左负右正 液冷服务器采用盲插方式通过标准化盲插端子和供电母排对接，实现标准化接口 和热插拔快接方式供电，如图

............................................................ 54 5.3.3 ಀݖܤ׻๠غ໒٢ٓ ..................................................... 54 5.4 ٲߙׂࢗ೴ᆓಓൟ඘ຂ............................................. ඔ٢໰๯٤ࢗۤ޳՜׻๠dඔ٢ݮဟࣂ޷Շสԅဈԙcဈ࣠c ဈںcဈӻಌଛԉྜ๠͗सА༸c໰๯٤ࢗА༸׻๠Ģඔ٢Շสӽ ۔cࡨͱࡨᄃ૥ზcࡨͱࡨᄃ໰๯ৃదԉ׻๠ēֺά௵ᄹ͗ಹc௵ ᄹ޳՜d — 54 — ¤ ¤ ඔ٢೴࡬ׂࢗ׻๠d෗Վᆑ௶ᆇၗ“ྡྷ჆෍”̟༓ׂࢗຣᅱcڟ ܣcڕसԉտफι೴࡬ēᄆћ೴࡬ၽຬຏၻರဈēᄆћ೴࡬ד๥c ᄥ෍ԉ೴࡬СଶՇᄥd෻౟ᆑ௶ᆇၗࢳ༰೴࡬ᄯ໯ēඔغࢳ༰೴࡬

3.2.4 4.1 4.1.1 4.1.2 4.2 4.2.1 4.2.2 XR 4.3 4.3.1 4.3.2 52 53 54 55 57 58 60 61 61 62 63 64 66 66 67 68 68 69 70 70 71 50 Virtual Reality • VR • PC VR • VR AR Augmented Reality • AR • AR MR Mixed Reality • MR XR 54 1.2.1 ◼ Pancake Pancake TTL Micro OLED Micro OLED Micro OLED CMOS 1/10

ReKep[68] Prompt2Walk[59], Gato[60], RoboFlamingo[61], ManipLLM[62], RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55] RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55], InteractiveAgent[56], VIHE[57], ALOHA[37], ALOHA2[58] TidyBot[49], VIMA[50] 实验显示了 RT-1 出色的可扩展性、泛化能力、鲁棒性和学习能力, 且 得益于高效的模型架构, RT-1 能够在 3 Hz 的频率 下实时运行. 随后, 谷歌的 DeepMind 团队又提出了 RT-2[54], 研究了如何将基于互联网规模数据训练的视觉−语 言模型直接整合到端到端的机器人控制中, 以提高 泛化能力并实现语义推理. RT-2 模型的基础是大 型的视觉−语言模型, 如 PaLI-X[126] botic control. In: Proceedings of the 7th Conference on Robot Learning. Atlanta, USA: PMLR, 2023. 54 O＇Neill A, Rehman A, Gupta A, Maddukuri A, Gupta A, Padalkar A, et al. Open X-embodiment:

~4.5 2030E NA 48 54 61 69 78 90 市场培育期 A. 理论市场空间（万台） a. 潜在渗透规模（万台） 0.05% 5% 人形机器人 潜在渗透率 人形机器人 潜在渗透率 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E 数据来源 按数量 A. 人形机器人理论市场空间（万台） 48 54 61 69 78 90 计算值，A =

案的全球市场规模预计将由2022年的137亿美元增至2030年的1,553 亿美元，CAGR为35.5%，是人工智能应用最大的领域。此外，农业板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的54亿美元增至 2030年的560亿美元，CAGR为34.0%；美容及化妆品板块人工智能解决方案的全球市场规模预计将由2022年的27亿美元增至2030年的281亿 美元，CAGR为34.0%；石化 2022年预估市场规模 （亿美元） 2030年预计市场规模 （亿美元） CAGR （2022-2030年） 医疗保健板块人工智能解决方案 137 1,553 35.5% 农业板块人工智能解决方案 54 560 34.0% 美容及化妆品板块人工智能解决方案 27 281 34.0% 石化板块人工智能解决方案 14 206 39.8% 电池板块人工智能解决方案 38 395 33.8% 显示器板块人工智能解决方案

质检人 员 金融客 服 语 育 金融客 服语音 复核人 员 意 询 2018-07-30 18:01:27 2018-07-30 1757-59 2018-07-30 18:54:24 2018-07-30 18:49:17 2018-07-30 15:58:58 服务结束时 间 wang x iaoli43 复 核 结 果 照检时间： 2018-05-

中应用，针对热门的 DeepSeek-R1 模型提供专属算力方案和配套环境， 助力国产大模型性能释放。  投资建议：我们维持电子行业“领先大市”评级。1）推理侧发展有望 -6% 14% 34% 54% 74% 2024/02 2024/05 2024/08 2024/11 电子 沪深300 行业点评 电子 此报告仅供内部客户参考