智慧农业功能矩阵 物网智联 | 全时作业 | 软件系统 深圳市全感知科技有限公司 全感知科技精确智慧农业系统解决方案 智慧农业解决方案 Smart Agriculture Solutions 智能服务背景 • 智能经济是在“数据 + 算力 + 算法”定义的世界中 , 以数据流动的自动化化解复杂系统的不确定性 , 实现资源优化配置 , 支撑经济高质量发展的经济新形态。 •

构建安全攻防矩阵 增强数字安全免疫力 腾讯云安全 张华 腾讯云安全，知攻更懂防 目录 挑战与趋势 CONTENTS 1 2 3 安全防御体系建设思路 安全运营及防护体系介绍 知攻更懂防，服务看得见 外部环境：攻击者越来越专业化，攻击手段向平台化、自动化演变 差距点：攻击方往往占据攻防主动权，开展 持续、深度的风险面管理，才能化被动为主动 攻击方 防守方 ü 技术精湛，各单位优秀渗透人员

年成立，作为国内光计算产业化的先行者 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） 4 之一，围绕光子矩阵计算、片上光网络、片间光网络三大核心技术开展产品研发， 构建了从光计算到光互连的全栈技术链，2025 年推出天枢光电混合计算卡，光 学处理单元支持 128×128 规模矩阵计算，2025 年 9 月曦智科技宣布完成由中国 移动旗下基金、上海国投等参与的规模超 15 亿元人民币的 C C 轮融资。苏州光本 位科技于 2022 年创立，技术源于牛津大学，光计算芯片产品支撑 128×128 矩阵 规模，其在相隔半年内于完成分别由锦秋基金领投和敦鸿资产领投的两轮融资。 北京芯算科技成立于 2023 年，技术源自麻省理工学院，于 2023 年推出集成多部 件的高维光计算芯片和光电混合计算原型板卡。 我国高校及科研院所在光计算技术探索方面百花齐放，成为支撑光计算技术 创新和产业发展的重要力量。清华大学推出“太极 、计算、 存储，是实现高算力与高能效的根基。目前，业界对于硬件层的研究重 点聚焦于硅光/铌酸锂异质集成、MZI 阵列、低损波导、光电转换、高速 调制器与探测器等，已实现 128x128 光计算矩阵阵列，但晶圆级良率与 封装成本等仍待产业验证。  基础软件层：为光计算提供基础软件工具平台，把算法映射为可执行的 光计算单元，并提供校准、调度、容错与性能分析等功能。当前业界各 方正积极开

当年的能源消耗量来进行的， 给定预测年份各个产品的 产量， 采用最小二乘法， 即可得到该预测年份的能源消 耗预测值。 矩阵 A 为 6×5 维度的由 a11～a65 组成， 即为往年各个 产品数量矩阵， 矩阵 B 为 6×1 维度的由 b1～b6 组成， 即 为往年总能耗矩阵。 矩阵 X 为 5×1 维度的由 x1～x5 组成， Design and Implementation of Energy x1～x5 为产品一到产品五在预测年份（如 2013 年）的产品 单耗， 通过矩阵计算求出矩阵 X， 得到 x1～x5 的值。 矩 阵 P 为 1×5 维度的由 p1～p5 组成， p1 到 p5 为产品一到产 品五在预测年份的产品数量， 预测年份的总能耗为 E： E=p1x1+p2x2+p3x3+p4x4+p5x5。 矩阵计算如下： AX=B，ATAX=ATB，X=（ATA）-1ATB，E=PX 得到预测年份各个产品数量矩阵 P， 然后指 定预测年份， 选择 “最小二乘法预测”， 即可显示预测 结果图表， 得到能耗预测值。 能源消耗预测所进行的 矩阵计算， 由 Matrix 类实现， 该类有矩阵相乘， 矩阵求 逆等实现方法。 从数据库中查询出历年各个产品数量 和当年的总能耗， 得到往年各个产品数量矩阵 A 和对 应往年总能耗矩阵 B， 通过 Matrix 类进行矩阵计算， 求 出预测年份各个产品单耗矩阵

注：即将把视频会议系统迁移到办公楼 14 楼，此会议室以后用途不清。 ② 远程接访（室）系统（涉密网）：目前远程接访室位于办公楼 11 楼，建设有显示系统（2 个电视机）、视频会议终端系统（1 个摄像 机）、视频矩阵系统（1 台矩阵）、环境控制节点机（1 台环境控制 节点机主机、1 台继电盒），但基本上没有使用。 注：即将迁移至西门口“检务服务中心”办公楼，此会议室以后用作统一业务软件 培训教室。 ③ 全体干警会议室：位于办公楼 音频、视频、控制（环境控制、KVM）信号全接入平台  信号云接入，海量安防监控无缝对接  计算机信号可直接接入平台  动态超高分点对点采集  视频多码流并发 22 / 83 3.5.2 可视化调度显示  无矩阵、拼接处理器、延长器、解码器的局限，扩大其功能  任意信号随时调取，信号源无限多开，多画面漫游任意拼接  支持视频底图、图片底图，单屏或多屏拼接显示  多屏幕共享、联动与镜像显示信号  可通过网络实现设备的远程控制  信息输入节点机接入 35 / 83  音视频信号的环出跳转  对音视频进行编码，完成音视频信号的网络化  可视化应用终端接入  对多路视频进行解码，然后输出到矩阵或直接输出到显示 设备  对远端音频进行解码，输出到音频节点机（调音台）  可满足大屏的拼接、分割、开窗、漫游，拖屏放大、放大 /缩小窗口、视频轮播  IPC 视频监控接入  对

工业机器人相邻连杆之间的相对运动 旋转运动、平移运动 这种运动体现在连接两个连杆的关节上 坐标变换 物理上的旋转运动或平移运动 在数学上可以用矩阵代数来表达 旋转运动 → 旋转变换 平移运动 → 平移变换 坐标系之间的运动关系可以用矩阵之间的乘法运算来表达。用坐标 变换来描述坐标系 ( 刚体 ) 之间的运动关系是工业机器人运动学分析的 基础。在工业机器人运动学分析中要注意下面四个问题： 和复合 （平移加旋转）运动。我们把每次简单的运动用一个变换矩阵来表示， 因此，多次运动即可用多个变换矩阵的积来表示，表示这个积的矩阵 称为齐次变换矩阵。 通过多个连杆位姿的传递，我们可以得到机器人末端操作器的位姿， 即进行机器人正运动学分析。 连杆的初始 位姿矩阵 齐次变 换矩阵 经过多次变换后该连 杆的最终位姿矩阵 2 、平移变换 图 3-5 点的平移变换 旋转加平移的变换 X Y Z O U W E 平移变换和旋转变换可以组合在一起，计算时只要用旋转算子乘上 平移算子就可以实现在旋转上加平移。 3 、复合变换 平移加旋转的 复合变换矩阵 旋转加平移的变换 X Y Z O U W E 1 、连杆参数 图 3-9 连杆的几何参数 连杆 n 关节 n 关节 n+1 αn 假设连杆两端的关节轴线平行 那么连杆为平面结构

明确管理要求和控制方法  分配到岗的风险责任和控制管理要求 风险管理与内控管理可行  源于流程融于业务的风险识别和控制方法  及时完善风险库、优化管控措施，持续更新 风险、内控管理 内控审计 控制矩阵 流程 子流程 控制措施 控制缺陷 检查点 描述 质量要求 审计报告 以流程为基础，以“风险事件”为核心，风险管理、内控管理相互之间存在着紧密的关联关系： 通过系统建立起内控、风险两者 三级风险 风险事件 实现制度条款、风险点、控制点的关联 从内控的视角 从风险的视角 业务执行过程定义 • 风险识别 • 风险分析 • 风险评价 • 风险应对 风险管理 • 控制识别 • 矩阵管理 • 内控评价 • 持续整改 内部控制 监测与评审 沟通与咨询 通过 IT 系统核心落地风险管理与内部控制过程 风险系统开发充分考虑企业内部控制基本规范的要求，搭建风控融合的管理体系及工作流 体系及工作流 程。 环境建立 风险识别 风险评估 风险分析 风险评价 风险应对 内控评价 设计有效性 执行有效性 缺陷整改 活动目标 控制识别 风险库 内控矩阵 缺陷认定 1 2 5 6 8 3 4 7 8 风险分析 风险评价 风险应对 利益相关方 内外部环境 风险准则 风 险 事 件 评价结果 风险等级 业务执行过程定义 站在管理角度

ops/cycle/core with 2 FMAs 2048 int8 ops/cycle/core Multi-fold MACs in one instruction LLM 推理中大量矩阵及向量 矩阵乘法对硬件的较高需求 满足行业离线 LLM 应用需求， 并支持用户快速部署 LLM 解决 30B 等规模的 LLM 使用 高端 GPU 成本较高等问题 Intel® AVX-512 vpmaddubsw 可扩展处理器作为方案的算力核心，利用其更多的内核数量、更强的单核性能 和更大的三级缓存容量等，为大模型提供强劲算力支持； • 利用英特尔® AMX 对 INT8 和 BF16 低精度数据类型的支持，在矩阵运算中有效提高计算速度并减少存储 空间占用 ，更充分地利用计算资源，大幅提升网络大模型推理效能； • 采用英特尔 AI 软件工具 (如 xFasterTransformer) 提升推理性能、降低部署成本并便捷地迁移模型。 加速环境来为大模型提供强劲的推理算力支持。 隐患自动发现与维护 故障推理引擎 英特尔® 深度学习加速 ( 英特尔® DL Boost) 英特尔® 高级矢量扩展 512 ( 英特尔® AVX-512) 英特尔® 高级矩阵扩展 ( 英特尔® AMX) 英特尔® 软件防护扩展 ( 英特尔® SGX) 流量预测 中国电信网络大模型 英特尔® 至强® 可扩展处理器 异常检测 故障管理 智能交互 智能调度 …

storage，HS)等基本能源交换和存储设备。 多种能源之间相互耦合的特点让综合能源系统的 优化问题变得十分复杂。 为此，文献[4]首次提出了能量枢纽(energy hub，EH)的概念，该模型利用一个耦合矩阵来描述 综合能源系统多能源输入和输出之间的关系，简化 了综合能源系统的优化问题。在此基础上，国内外 学者开展了综合能源系统优化运行等相关问题的 研究。文献[5]针对多个能量枢纽之间相互协作问 经济调度，提高了新能源的消纳率并减少了负荷损 失。但是上述文献中普遍采用的是简单的需求响应 量约束，没有具体描述价格变化和用户响应行为的 关系[14]，无法体现用户的自主响应能力。针对这一 问题，现有文献分别从博弈论和弹性矩阵的角度开 展研究。文献[15]针对园区综合能源系统多主体联 合优化调度问题，通过电价型综合需求响应、激励 型综合需求响应和博弈的方法，实现系统多主体多 目标联合优化。文献[16]建立包含可转移可中断电 节点能源价格刻画了用户与系统的互动关系，建立 了基于演化博弈的需求响应模型，通过算例对用户 响应行为进行推演并分析了用户的用能行为趋势 及其对系统节点能源价格的影响。文献[18]基于指 数弹性系数矩阵，构建了负荷变化量与电价改变量 呈指数关系的新型价格型需求响应机制，实现了源 网荷储协调优化。 综上所述，考虑综合需求响应的综合能源系统 优化问题方兴未艾，特别是在以下几个方面的研究 还

系统的天线阵列规模更 大。集中式超大规模 MIMO 系统信号处理所涉及的大量的矩阵求逆等运算的计算复杂度随 天线阵列规模的增大呈指数级增长。 为降低集中式超大规模 MIMO 系统的信号处理的复杂度，一种有效的方式是将高维度 矩阵运算转化为低维度矩阵运算。具体的，可以通过对高维度矩阵进行分块或变换获得低维 度矩阵。人工智能（Artificial Intelligence，AI）也是降低集中式超大规模 低开销码本和反馈设计 传统的码本包括的预编码矩阵通过对空/频域 DFT 基向量进行线性合并而获得，CSI 反 馈的内容包括基向量指示和基向量间的线性合并系数。一种可以降低开销的码本和反馈设计 方案为将码本结构扩展为多级结构。先基于对 DFT 基向量（第一级基向量）的线性合并生 成优化的基向量（第二级基向量），选取多个优化后的基向量进行线性合并，生成最终的预 编码矩阵。这种码本结构不仅可以获得更精确的波束方向，结合对第一级基向量指示和合并 系统中，无线信道在空频域上呈现出稀疏特性，基于 AI 技术可有效 学习到无线信道的稀疏性，从而降低 CSI 反馈的开销。基于 AI 的空频域 CSI 压缩的基本原 理是：终端在估计到空频域的信道矩阵后，将原始信道或原始信道经过预处理后得到的输入 CSI，然后利用自编码器中的编码器（即下图中的 AI/ML generation part）生成压缩码字，然 后将其量化为二进制比特后反馈给基站；