自2020年始，人类进入了21世纪的第二个十年，全球进入了百年未有之大变局，新十年的开始即被新冠疫情逆转了全球化发展的历程，而至2022年3月俄乌战争又突然爆发，紧接着2023年7月“巴以冲突"皱起，世界快速进入动荡中，不确定性激增，网络对抗愈演愈烈，导致中国网络安全市场和环境受到重大影响。 作为国内最具影响力的信息安全专业媒体之一，安在新媒体，从2015年成立以来，一贯秉持专业内涵和大众视角之基调，以人物采访、热点报道、品牌推广、资源对接等方式，为中国网络安全产业发展摇旗助力。而由安在新媒体发起并组织的企业网络安全专家联盟暨“诸子云“社群，更是把视角聚焦在除攻防圈、技术圈、厂商圈之外网络安全产业不可或缺的阵地--网络安全用户企业，也就是我们俗称的"甲方”。

为贯彻落实全省工业和信息化工作会议精神，大力培育河南省高素质网络安全技术技能人才队伍，推动我省工业互联网安全政策、技术和产业协同创新发展，支撑制造强省和网络强省建设，根据中国信息通信研究院印发《关于组织开展2024年中国工业互联网安全大赛选拔赛的通知》要求，经研究，决定举办2024年中国工业互联网安全大赛河南省选拔赛。本次竞赛内容由初赛和复赛两部分组成：第一部分为初赛（理论知识选拔赛），包含工业信息安全领域理论知识竞赛、CTF竞赛；主要考核参赛选手对网络安全及工业互联网安全相关政策法规、基础知识的掌握情况以及技术应用水平。考点范围包括但不限于Web安全、密码学、逆向工程、破解等技术领域。第二部分为复赛（安全技术实操赛），包含虚拟场景实战竞赛、实体场景安全运维赛。考核选手在工业互联网安全领域知识和技能应用水平，包括但不限于物联网、移动通信及5G、人工智能及自动化、智能制造、工控安全等应用方向，以及相关工业互联网应用场景安全实操技能。

BBS产生器操作过程举例

在“matlab实习（中国石油）”这个主题中，我们可以深入探讨MATLAB在实习过程中的应用，特别是与中国石油这样的大型企业实习项目相关的实践知识。MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的编程环境，专为数值计算、符号计算、数据分析、图像处理和工程建模而设计。在石油行业的实习中，MATLAB可能被用来解决各种复杂的问题，例如： 1. **数值模拟**：石油工程师可能利用MATLAB进行油藏模拟，以预测地下油藏的行为，包括流体流动、压力变化和储量评估。MATLAB中的内置工具箱，如Partial Differential Equation Toolbox（偏微分方程工具箱）和 Optimization Toolbox（优化工具箱），可以帮助解决这类问题。 2. **数据分析**：在数据密集型的石油勘探中，MATLAB可以用于处理大量测井数据，进行统计分析、信号处理和特征提取，以确定储层参数和潜在的开采策略。Data Statistics Toolbox（数据统计工具箱）和Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）是这类应用的关键。 3. **图像处理**：地震成像是石油地质研究的重要部分，MATLAB的Image Processing Toolbox提供了丰富的函数来处理和解释地震图像，帮助识别地质结构和油藏位置。 4. **建模与仿真**：MATLAB可以构建复杂的系统模型，如钻井过程、生产系统的动态行为，或者环境影响评估。Simulink作为MATLAB的一部分，非常适合创建和模拟这些模型。 5. **算法开发**：石油行业的许多问题需要定制算法来解决，MATLAB的灵活性使其成为理想的开发平台。你可以编写自定义函数，甚至使用MATLAB Compiler将代码编译成可独立运行的应用程序。 6. **机器学习与人工智能**：随着AI技术的发展，MATLAB的Machine Learning Toolbox（机器学习工具箱）和Deep Learning Toolbox（深度学习工具箱）可以应用于预测性维护、油井性能优化等领域。 7. **实习任务与解答**：提供的实习资料和答案可能涵盖上述应用的实际案例，实习生通过这些练习可以提升MATLAB技能，并了解石油行业的真实工作流程。 在实习过程中，掌握MATLAB的基本语法、函数调用和工具箱的使用是至关重要的。同时，理解石油行业的专业知识，如地质学、流体力学和工程经济学，也是顺利完成实习项目的关键。通过实际操作，实习生不仅能深化对MATLAB的理解，还能将理论知识与实际问题相结合，提升解决实际问题的能力。

随着全球对于企业社会责任的重视程度提升，ESG（环境、社会和公司治理）信息披露已成为衡量上市公司可持续发展能力的重要指标。根据《商道咨询：2024中国上市公司ESG信息披露分析与展望报告.pdf》的内容，我们可以总结出以下几点关键知识： 1. 港股上市公司在ESG信息披露方面表现出较高水准，2024年信息披露率达到了95.5%，显示出了行业内对ESG议题的广泛重视。 2. 独立刊发ESG报告的公司数量呈上升趋势，2024年已有53.5%的公司选择独立发行ESG报告，表明对ESG信息披露的专业性和独立性的重视。 3. 在命名报告方面，大多数公司倾向于使用《ESG报告》进行命名，占比达到了86.9%，这反映出行业内对于ESG命名的一致性偏好。 4. 在细分行业对比中，房地产行业的ESG信息披露率处于末位，而能源行业则表现出了快速的提升态势，这可能与不同行业特性以及行业政策导向有关。 5. 恒生指数成分股公司在ESG信息披露方面更是表现出色，信息披露率接近全覆盖，达到了97.6%。其中，有88%的公司选择独立刊发ESG报告，这不仅体现了公司对ESG信息披露的重视程度，也反映了公司在透明度和信息披露方面的高标准。 6. 绝大多数恒指成分股选择以《ESG报告》或《可持续发展报告》命名，显示出报告命名的规范化和统一性。 7. ESG报告发布时间上，98.6%的ESG报告与年报同期或早于年报发布，这不仅提高了报告的时效性，也促进了投资者和利益相关者的及时了解公司的ESG表现。 8. 董事会对ESG事宜的监管情况披露率达到100%，显示了“自上而下”的管理机制在ESG信息披露中的重要性。 9. 关于实质性议题的分析披露率同样达到了100%，体现了恒指成分股公司对于识别和披露对利益相关者具有重要意义议题的重视程度。 10. 气候变化管理目标披露率达86%，预示着公司对气候变化影响的认识日益增强，并已经开始在信息披露中反映这一趋势。 11. ESG数据的披露质量和透明度有所提升，连续三年披露ESG数据的公司占比达68.8%，为利益相关者提供了更为可靠的数据支持。 12. 开展第三方鉴证的公司占比达62.5%，这有助于提升ESG报告的准确性和可信度，但报告鉴证价值仍有待进一步提升。 13. 在报告编制过程中，联交所附录C2《ESG指引》是参考的首选，但TCFD（气候相关财务信息披露任务组）框架正逐渐成为新的参考标准，预示着未来信息披露将更加关注气候变化相关的信息披露。 通过以上分析可以看出，中国上市公司在ESG信息披露方面正在逐步成熟，不仅在披露率和报告质量上有所提升，而且在信息披露的专业性、时效性和规范性等方面均表现出了积极的趋势。随着市场的不断成熟和监管要求的提高，未来ESG信息披露将成为上市公司不可或缺的一部分，为企业和社会的可持续发展提供重要的支持。

【算法设计与分析】是计算机科学中的核心课程，主要探讨如何有效地解决问题并设计高效计算过程。这门课程由中国大学MOOC提供，由北京航空航天大学（北航）的专家讲授，旨在帮助学生理解和掌握基础算法及其分析方法。通过学习这门课程，学生将能够运用所学知识解决实际问题，提升编程能力，以及对复杂度理论有深入的理解。 课程内容可能涵盖以下几个方面： 1. **排序算法**：包括经典的冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序和堆排序等，以及更高效的算法如计数排序、桶排序和基数排序。这些算法的比较和分析有助于理解不同情况下的最佳选择。 2. **搜索算法**：如深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，用于解决图论问题和最短路径寻找。 3. **动态规划**：这是解决多阶段决策问题的有效方法，例如斐波那契序列、背包问题、最长公共子序列和最短编辑距离等。 4. **贪心算法**：在每一步都选择局部最优解，以期达到全局最优。典型应用如霍夫曼编码和Prim或Kruskal的最小生成树算法。 5. **分治策略**：将大问题分解为小问题，然后递归地解决。典型的例子有归并排序、快速排序和大整数乘法。 6. **回溯法与分支限界**：用于在大规模搜索空间中找到解决方案，如八皇后问题和N皇后问题。 7. **图论与网络流**：包括最大流问题、最小割问题，以及 Ford-Fulkerson 和 Edmonds-Karp 算法。 8. **数据结构**：如链表、队列、栈、树（二叉树、平衡树如AVL和红黑树）、哈希表等，它们是算法的基础。 9. **复杂度理论**：介绍时间复杂度和空间复杂度的概念，以及P类和NP类问题，理解算法效率的重要性。 课程链接提供的博客可能包含课程的代码实现，这对于理解算法的实际操作和优化至关重要。实践是检验和加深理论知识的最好方式。学生可以通过这些代码实现来锻炼编程技能，同时理解算法在真实场景中的表现。 "中国大学MOOC-算法设计与分析"是一门全面介绍算法和分析技巧的课程，对于计算机科学专业的学生以及对算法感兴趣的任何人都极具价值。通过学习，不仅可以掌握多种算法，还能培养问题解决和分析能力，为未来的学术研究或职业发展奠定坚实基础。

内容概要：该报告深入剖析了中国居民对于ChatGPT的认知、使用及付费意愿。调研通过广东省内外线上线下的多阶段抽样问卷和专家访谈收集了大量一手数据，涵盖了各类年龄段、收入水平和社会阶层的人群，总样本量为1051份有效问卷。研究报告采用了先进的K-Modes聚类、结构方程模型、BP神经网络、随机森林模型等技术手段，并通过LDA主题建模和StructBert情感分析探讨了居民对ChatGPT的态度及潜在影响因素。结果显示，典型用户为具有大学学历的年轻人、企业和年轻职场人士。ChatGPT的个性化情感交互得到较高评价，但仍存在信息质量波动问题。影响居民付费意愿的主要因素包括方便快捷的付费通道、地域差异和个人收入。此外，居民普遍对ChatGPT持正面看法，并愿意为其付费使用。 适用人群：本研究适用于关注中国AI行业发展及生成式AI技术的学者、从业者和政策制定者。 使用场景及目标：本研究为生成式AI在国内的发展路径提供指导，助力企业及政府理解民众对新技术的接纳程度和潜在市场需求，以调整市场推广策略和技术改进方向。 其他说明：研究表明，用户对新技术的信任度逐渐增强，尤其是在视频制作和内容创建等方面

热乎的中国图书馆分类法数据集，昨天刚爬下来的，爬取网站为："http://www.ztflh.com/" 1、数据集是以表格形式存储的； 2、表头：一级中图分类号+一级中图分类名称+二级中图分类号+二级中图分类名称+三级中图分类号+三级中图分类名称+四级中图分类号+四级中图分类名称 其中值得注意的是:如果没有四级分类，则到三级就结束 比如： 只有三级分类的按照如下格式存储： （一级中图号+一级名称+二级中图号+二级名称+三级中图号+三级名称） A1 马克思、恩格斯著作 A11 选集、文集 A119 选读 若有四级分类的按照如下格式存储： （一级中图号+一级名称+二级中图号+二级名称+三级中图号+三级名称+四级中图号+四级名称） A8 马克思主义... A81 马克思主义... A811 马克思、... A811.1 选集、文集

UCAS-MachineLearning-homework 国科大 电子学院 叶齐祥老师 机器学习 课程作业 基于python实现 作业一：GMM - 手写高斯混合模型算法，用期望最大算法(EM)实现。 作业二：SVM - 手写支持向量机算法，用序列最小最优化算法(SMO)实现。 作业三：CNN - 手写卷积神经网络算法，包括前向传播、反向传播、参数更新。

中国海洋专属经济圈，json文件，我国的领海、大陆架和专属经济区的总面积约为300 万平方公里,相当于我国陆地面积的三分之一