中国互联网外资控制调查报告深度解读 一、外资对中国互联网产业的影响 外资对中国互联网产业的渗透始于过去十余年，期间通过资本和产业层面的参与逐步控制了中国的互联网市场。这种控制不仅体现在资本运作上，还体现在对外资互联网企业的依赖性增强，外资企业在中国互联网主流应用领域已完成战略布局。外资控制已不仅限于小规模企业，而是深入到互联网产业的核心与主流，这是不容忽视的现实。 二、外资控制的方式与特征 外资企业在中国互联网市场采取了多种控制方式，包括但不限于投资、合资、收购以及技术合作等。外资通过这些方式，在关键技术和核心业务层面对中国互联网企业施加了重要影响。其特征表现为外资在市场、资源、技术以及信息等方面对本土企业的全面渗透和控制。 三、外资控制的原因 外资对中国互联网产业进行控制的原因复杂多样，包括中国的互联网市场具有巨大的发展潜力和商业价值、技术发展需求以及全球化趋势下资本的自然流动等。此外，外资企业自身的技术优势和成熟的商业模式也是吸引因素。 四、外资控制带来的影响 外资控制对中国互联网产业带来的影响是双刃剑。一方面，外资为中国互联网产业带来了资金和技术，促进了产业的发展。另一方面，过度依赖外资可能导致中国互联网企业丧失自主创新能力和市场主导权，信息安全和政治风险也会随之增加。 五、应对外资控制的对策建议 为应对外资控制，报告提出了若干对策建议。包括加强本土互联网企业的自主创新力度、建立核心技术的自主知识产权体系、提升中国互联网企业在全球价值链中的地位等。同时，也建议政府加强对互联网外资企业的监管，确保互联网产业的健康发展。 六、国外政府的对策 报告还参考了国外政府在处理互联网外资问题上的对策，以此为鉴，建议中国在尊重市场规律的基础上，采取积极有效的政策，保护本国互联网产业的利益和安全。 七、未来中国互联网产业展望 展望未来，中国互联网产业预计将继续保持快速发展态势。在政策引导、技术进步、市场培育等多方面因素的共同作用下，本土企业有望逐步增强其在国际互联网舞台上的竞争力和影响力。 总结而言，中国互联网外资控制调查报告深刻剖析了外资控制中国互联网产业的现状、方式、特征及其原因和影响，并基于这些分析提出了一系列对策与建议，为国内相关利益方提供了重要的参考素材，对于制定科学合理的互联网发展策略具有指导意义。

"2017飘扬医疗预约挂号系统高级运营版"是一款专门为医疗机构设计的高效预约挂号平台，旨在优化医疗服务流程，提升患者就诊体验。系统具备完善的功能模块，包括但不限于用户注册与登录、医生信息展示、科室分类、预约时间选择、在线支付以及预约状态通知等。 系统免费提供安装指导，确保医疗机构在实施过程中能够顺利进行。用户可以访问提供的演示网址yuyue.41cn.cn，通过预设的测试账号和密码进行实际操作体验，以便更好地理解系统的功能和操作流程。这种方式有利于用户在实际部署前对系统有直观的认识，降低使用难度，提高满意度。 标签中的"飘扬挂号系统"是该软件的核心标识，它强调了系统是由飘扬公司开发的，可能意味着该系统具备一定的市场认可度和品牌保障。飘扬公司在医疗信息化领域可能具有丰富的经验和专业技术支持，能为用户提供持续的更新维护和技术服务。 压缩包内的文件名称列表揭示了一些关键资源： 1. "php环境搭配简单快速教程.doc"：这是一个文档，详细介绍了如何配置PHP运行环境。PHP是一种广泛使用的服务器端脚本语言，用于开发Web应用，如飘扬医疗预约挂号系统。该教程可能包含了从下载PHP软件到设置数据库连接的全过程，对于不熟悉服务器管理的用户来说非常有价值。 2. "网站宝.exe"：这可能是一个网站管理工具或者服务器控制面板的执行程序，用于简化网站的日常维护工作，如文件上传、数据库管理等。对于医疗机构的技术人员来说，这样的工具可以提高工作效率。 3. "2017飘扬医疗预约挂号系统免费版.sql"：这是一个SQL文件，通常用于数据库的导入和备份。在这个案例中，它可能是系统数据库的一个初始版本或示例数据，供用户在本地环境中快速搭建和测试系统。 "2017飘扬医疗预约挂号系统高级运营版"提供了全面的预约挂号解决方案，并且考虑到用户需求，提供了详细的安装教程和配套工具，以帮助医疗机构快速、便捷地部署和管理预约系统。通过实际操作和测试，用户可以更好地评估系统是否满足其业务需求，从而做出决策。同时，飘扬公司的技术支持和品牌信誉也是用户选择这款系统的重要依据。

本文介绍了以PIC16F877为控制核心。辅以气压传感器FGN-605PGSR和用作传感器与MCU之间模拟信号处理的LM324／331模拟电路以及LCD驱动芯片HD44780A，实现了家用电子血压计的设计。该设计尽量将系统使用的芯片和被动组件数量降低，故具有低成本小型化低功耗的特点。 本文探讨了基于PIC16F877单片机的便携式电子血压计的设计，该设计具有低成本、小型化和低功耗的特点。PIC16F877是一款8位CMOS Flash单片机，由Micro Chip公司制造，具备宽工作电压、高效能指令集、内置内存和各种定时器、比较器、ADC以及通信接口等功能，适用于各种嵌入式控制系统，包括电子血压计。 在硬件设计中，气压传感器FGN-605PGSR用于检测血压变化，它是一款专为血压计设计的小型传感器，能够测量-34.47～+34.47 kPa的压力，与人体血压范围相匹配。传感器的输出信号通过模拟电路处理，包括LM324和LM331组成的放大器，用于信号调理，确保精确度。LM324是一款四运放集成电路，而LM331则是一款比较器，它们都具有低功耗和宽电源电压范围的特性。 血压计的工作原理基于血液流动对血管壁产生的压力。通过袖带施加的压力，当血压与袖带压力相等时，血液开始流动，此时记录的最高压力为收缩压；当袖带完全放松，血液无阻碍流动时，记录的最低压力为舒张压。系统通过压力传感器监测压力变化，并通过一系列信号处理，包括高通和低通滤波，来识别和定位收缩压与舒张压的瞬间。 系统架构包括压力传感器、恒流源、放大器、滤波器、血压脉冲触发器、液晶驱动器（HD44780A）以及单片机。单片机通过PWM控制气泵充放气，ADC采集压力信号，同时，液晶驱动器显示测量结果。在软件层面，单片机执行控制算法，监测压力变化，确定收缩压和舒张压，然后在LCD上显示出来。 硬件设计部分还涉及单片机的时钟输入、电源输入、按键输入、气泵驱动和喇叭驱动，以及液晶驱动控制。时钟通常由外接晶振提供，电源采用9V电池并通过7805稳压到5V。按键输入用于启动血压测量，气泵和喇叭通过PWM输出控制，而液晶显示器的控制则通过与HD44780A的接口实现，显示血压读数和其他相关信息。 便携式电子血压计设计融合了微控制器技术、传感器技术、模拟信号处理、数字信号处理以及人机交互界面，实现了便捷、准确的家庭血压监测。这样的设计不仅满足了医疗电子设备的基本需求，还考虑到了成本和能源效率，为用户提供了一个实用且经济的解决方案。

《2023年江西省“振兴杯”工业互联网安全技术技能大赛部分赛题解析》 在当前数字化转型的大潮中，工业互联网安全成为了至关重要的环节。本次大赛聚焦于网络安全和制造领域的结合，通过一系列竞赛题目，旨在提升参赛者对工业互联网安全的理解与实践能力。下面我们将对描述中涉及的部分赛题进行深入解析。 赛题涉及到的是Modbus协议的分析。Modbus是一种广泛应用于工业控制设备中的通信协议，主要关注的是数据传输的准确性。在分析过程中，观察到数据包呈现出叠加方式，这意味着参赛者需要关注每个数据包的累积效应，通过追踪TCP流数据来过滤掉不必要的空格和其他符号，以确保数据的完整性和有效性。 赛题提到了异常流量的识别。"S7Error"提示参赛者寻找S7协议中的错误码0x83。S7协议是西门子PLC（可编程逻辑控制器）使用的通信协议，错误码0x83通常表示通信错误。参赛者需要通过过滤出s7comm.param.errcod == 0x8383的数据包，进一步分析可能导致的系统异常或潜在的安全问题。 再者，赛题中还涉及了数据包编号213056的相关信息。这可能是一项关于数据完整性或特定事件的挑战，参赛者需要关注这个特定编号的数据包，从中可能可以找到关键的“Flag{213056}”，揭示隐藏的信息。 在信息安全领域，隐写术也是常见的技巧之一。LSB隐写利用图像的最低有效位来隐藏信息，本题中提到的数据被保存为ZIP文件，并包含一个名为.cmp的文件。参赛者可能需要使用组态软件来恢复这个文件，然后进行简单的计算操作，以揭示隐藏的密码或信息。 博图V16是一款西门子的工程软件，用于编写和调试PLC程序。在这个环节，参赛者需要打开工程文件，按照题目要求修改登录日志，这可能涉及到逆向工程和代码审计，以找出潜在的安全漏洞。 此外，赛题还涉及了文件类型判断和反汇编分析。从样本文件sample1.exe中，参赛者需要识别出这是Python程序打包成的可执行文件，从中提取出如iec104_control.pyc等文件，这些可能是恶意指令的载体。使用IDA（Interactive Disassembler）这样的反汇编工具，对文件进行分析，寻找可能的加密或解密算法，以及隐藏的flag。 固件后门的分析是另一项挑战。参赛者需要根据题目要求，寻找设备中的后门入口，这可能需要深入到二进制代码层面，通过搜索字符串、分析程序结构来定位潜在的密钥或访问控制机制。 这次大赛涵盖了工业互联网安全的多个层面，包括但不限于协议分析、异常流量检测、隐写术应用、代码审计、文件类型识别以及固件安全。通过这样的实战演练，参赛者不仅能提升专业技能，更能加深对工业互联网安全复杂性的理解，为未来应对现实世界中的安全挑战做好准备。

主要是关于人工智能、大语言模型、ChatGPT、Deepseek等各类AI学习的相关资料、文档。

本文详细介绍了基于GPT2模型的全量微调项目，旨在搭建一个医疗问诊机器人。项目从全量微调的简介开始，逐步讲解了数据与模型准备、数据集类及其导入器、模型配置与推理、模型训练等关键步骤。全量微调（Full Fine-tuning）是对整个预训练模型的所有参数进行微调，常用于文本生成任务。项目使用了医疗问诊数据进行微调，数据包括medical_train.txt和medical_valid.txt两个文件，分别包含9万多行和1200多行数据。硬件配置使用了RTX 3080显卡，显存为12G。文章还详细介绍了数据预处理、模型训练中的损失函数和精度计算，以及训练后的推理过程。最终的项目结构包括多个epoch的模型保存和推理测试，展示了模型在医疗问诊中的初步表现。 在人工智能领域，大型语言模型如GPT2在自然语言处理任务中表现出色。本项目聚焦于利用GPT2模型的先进能力，构建一个专门的医疗问诊机器人，这不仅是一项技术上的挑战，也对提升医疗服务质量、减轻医务人员的工作压力具有重要意义。项目的核心是通过全量微调的方式，使得GPT2模型能够更好地理解和生成与医疗问诊相关的文本，从而实现在模拟医疗问诊场景下的有效沟通。 为了实现这一目标，项目团队首先对全量微调的概念进行了阐述，并解释了为何选择这种方法，尤其是在面对需要精细控制语言生成细节的医疗问诊任务时。全量微调方法允许对预训练模型的每个参数进行微调，使其更贴合特定的文本生成任务，这在医疗问诊这种专业性强、对准确度要求极高的场景下尤为关键。 为了训练模型，项目团队精心准备了医疗问诊数据集，这些数据包括了真实场景下的问诊对话记录。数据集通过两个关键文件提供，分别是包含大量问诊记录的medical_train.txt和包含验证数据的medical_valid.txt。这些数据文件的规模和质量对于最终模型的性能有着直接的影响。 在硬件配置方面，项目的训练工作是在配备了RTX 3080显卡的计算平台上进行的。该显卡具备12GB显存，为处理大规模数据集和运行复杂的深度学习模型提供了必要的硬件支持。 数据预处理是机器学习项目中不可或缺的一个环节，本项目也不例外。数据预处理包括清洗、标准化等步骤，确保输入模型的数据质量，从而提高训练效果。项目的预处理步骤包括对原始医疗问诊记录的格式化和标记化，以便模型能够正确理解和处理数据。 模型配置与推理部分涉及了模型的具体搭建和参数设置。项目团队详细介绍了如何构建适合医疗问诊任务的模型架构，以及如何配置训练过程中的各种参数。模型配置的好坏直接关系到训练效果和最终模型的性能，因此，这部分内容是项目成功的关键。 训练过程采用了多种损失函数和精度计算方法，用于评估模型在训练集和验证集上的表现。损失函数的选择和精度计算方法反映了项目团队对训练动态和模型性能的深入理解。通过不断调整模型参数，使得模型在训练集上的损失逐渐降低，并在验证集上展现出良好的泛化能力。 最终的模型结构包括了多个epoch的模型保存和推理测试。Epoch是训练过程中模型完整遍历训练数据集的次数。多次迭代训练有助于模型捕捉到数据中的深层次特征，并提升其生成文本的质量。推理测试部分则是对模型在实际应用中的能力进行评估，项目团队通过设置特定的测试用例，检验了模型在模拟医疗问诊场景下的表现。 整个项目对于模型在医疗问诊中的初步表现进行了展示，这不仅仅是技术成果的展示，更体现了人工智能技术在特定领域的应用潜力。通过不断优化模型性能，未来这类医疗问诊机器人有望在实际医疗场景中扮演重要角色，为患者提供初步咨询，减轻医疗人员的工作压力，甚至在一定程度上辅助医生进行诊断。

随着信息技术的飞速发展，特别是在大数据时代的背景下，医学健康领域的研究正逐步融合计算机科学中的高级技术，如机器学习、数据分析、深度学习以及数据可视化等。这些技术的引入极大地提升了对疾病预测、模型训练、特征工程、回归分析等方面的研究能力和效率。本压缩包文件名为“医学健康-机器学习-数据分析-深度学习-数据可视化-疾病预测-模型训练-特征工程-回归分析-决策树-随机森林-数据清洗-标准化处理-图表生成-预测报告-防控措施-医疗机构-公共健康.zip”，它涵盖了医学健康研究中使用现代信息技术的关键环节和应用。 机器学习作为人工智能的一个分支，在医学健康领域的应用越来越广泛。机器学习模型能够从大量医疗数据中学习并预测疾病的发生概率、病程发展趋势等，为临床决策提供参考。其中，决策树和随机森林是两种常用的机器学习模型，它们通过模拟数据的决策逻辑来分类和预测，决策树通过构建树形结构进行决策过程的可视化，而随机森林则是由多个决策树组成的集成学习方法，能有效地提高预测精度和防止过拟合。 数据分析和深度学习是处理和分析复杂医学数据的有力工具。在数据分析的过程中，数据清洗和标准化处理是两个不可或缺的步骤。数据清洗主要是去除数据中的噪声和无关数据，而标准化处理则确保数据具有统一的格式和量纲，有助于提升后续模型训练的准确性和效率。深度学习通过模拟人脑神经网络结构，可以处理更加复杂和高维的数据集，特别适用于医学影像分析、基因序列分析等高度复杂的数据处理场景。 在疾病预测和防控措施方面，数据可视化技术的应用使得复杂的医学数据变得更加直观易懂，这对于公共健康政策的制定、医疗资源配置以及个人健康风险评估都具有重要意义。同时，数据可视化也有助于医护人员更有效地理解和解释分析结果，提升临床决策质量。 此外，特征工程作为数据分析的重要环节，对提升模型预测能力起着至关重要的作用。通过选择和构造与预测任务最相关的特征，能够极大提升模型的预测准确性。回归分析作为统计学中的一种方法，在医学健康领域中用于研究变量之间的依赖关系，是了解疾病影响因素、评估治疗效果等研究的基础工具。 医疗机构作为直接参与疾病预防、治疗和康复的实体，在公共健康体系中扮演着核心角色。通过应用上述技术，医疗机构可以更加科学地制定防控措施，提高服务效率，同时也可以为患者提供更加个性化和精准的医疗方案。 本压缩包中的“附赠资源.docx”和“说明文件.txt”文档可能包含了上述技术的具体应用示例、操作指南以及相关的数据处理流程说明。而“disease-prediction-master”可能是与疾病预测相关的代码库、项目案例或者研究资料，为研究人员提供了实用的参考和学习材料。 本压缩包集合了医学健康领域与计算机科学交叉的多个关键技术和应用，为相关领域的研究者和从业者提供了一套完整的工具和资源。通过这些技术的应用，可以极大地推进医学健康领域的研究深度和广度，帮助人们更好地理解和应对健康风险，从而提高公共健康水平。

内容概要：本文档《RPKI 部署指南（1.0 版）》系统介绍了资源公钥基础设施（RPKI）的技术原理、部署流程及运维实践，旨在帮助网络运营商和安全技术人员防范互联网域间路由劫持、泄露和伪造等安全风险。文档详细阐述了RPKI的架构体系，包括证书签发、存储与同步验证机制，明确了签发主体和验证主体的职责，并提供了ROA签发规范、分阶段验证部署策略、运维监控方法以及常见问题解决方案。同时分析了RPKI在路径验证方面的局限性，并介绍了ASPA、BGPsec等演进技术。; 适合人群：网络运营商、互联网服务提供商（ISP）、安全运维人员、技术决策者及相关领域的工程技术人员；具备一定网络与信息安全基础知识的专业人员。; 使用场景及目标：①指导组织部署RPKI以实现路由源验证（ROV），防止BGP路由劫持；②帮助网络管理者分阶段实施ROA签发与RPKI验证，确保业务平稳过渡；③提升关键基础设施的路由安全性，满足国际互联互通的安全合规要求；④为应对未来路由安全威胁提供技术演进方向。; 阅读建议：建议结合实际网络环境逐步推进RPKI部署，重点关注ROA签发规范与分阶段验证策略，定期审计配置一致性，并与其他路由安全机制（如IRR、MANRS）协同使用，全面提升路由安全防护能力。

内容概要：本文档详细介绍了基于STM32的智能AI号脉系统的开发过程，旨在解决传统中医把脉依赖医师经验和难以量化脉象特征的问题。系统架构由中医脉诊传感器、STM32F407信号处理、AI脉象分析模块和LCD显示/APP反馈组成。关键硬件包括MPXV7002DP脉搏传感器、STM32F407主控芯片、128×64点阵OLED显示模块和HC-05蓝牙模块。核心代码采用C++面向对象设计，分为脉搏信号采集模块、AI脉象分析模块和用户交互模块。开发调试与优化要点涵盖信号采集优化、AI模型部署和诊断结果验证。技术亮点包括浮点运算单元加速、硬件级DMA传输、轻量化诊断模型和实时波形显示功能。; 适合人群：对嵌入式开发有一定了解，特别是熟悉STM32平台的开发者和技术爱好者。; 使用场景及目标：①了解中医脉诊传感器与STM32的结合应用；②掌握C++面向对象编程在嵌入式系统中的实现；③学习如何使用NanoEdge AI Studio生成轻量化的AI模型并部署到STM32上；④实现脉象数据的实时采集、分析和可视化。; 阅读建议：建议读者首先熟悉STM32的基本操作和C++编程基础，然后按照文档提供的模块化设计思路逐步实现各个功能模块。在实践中可以参考提供的完整工程代码和测试用例，确保每个环节都能正常工作。此外，读者应准备好必要的硬件设备和开发环境，如ST-Link调试器和Keil MDK等。

智能制造和工业互联网是当今制造业转型升级的重要方向，它们通过数字化技术的集成应用，实现企业的智能化管理，提高生产效率和产品质量，同时降低运营成本。智能制造工业互联网数化智能工厂解决方案主要包括MES（制造执行系统）、WMS（仓库管理系统）和ERP（企业资源计划）等信息化系统。这些系统能够实现生产过程的精细化管理，促进物流全程追溯，提供成本管理和财务分析，支持业务的透明化和全追溯，进而构建竞争优势。 在工业互联网领域，政府推动物联网的发展，使工业实体经济实现效益化经营。通过采用条码、RFID等技术，企业可以对物流进行全程追踪，同时借助云计算技术实现与上下游企业的电子交易及信息共享。企业可以将内部软件应用部署到云端，利用公有云软件（SaaS）实现协同计划，促进企业制造和服务化转型，以及工厂数字化转型。 智能制造整体解决方案还包括客户关系管理（CRM）的加强，推动制造商从“以产品为中心”转向“以客户为中心”的经营策略。通过建设信息化系统如MES，加强生产过程管理，实现制造透明化和过程全追溯。面临的主要问题包括创新乏力、人口红利丧失、制造业产能外迁、过剩形势严峻、生产效率低下、管理不善、透明性差和用工荒等。因此，中国提出了创新驱动、智能转型、网络化、数字化、智能化的发展战略，包括工业互联网营销模式创新和服务模式创新等。 在国家制造业创新方面，提出了“中国制造2025”的核心目标与战略规划，主要聚焦于互联网+的主线，即信息化与工业化深度融合，以及智能制造核心关键。国家战略中还包括了网络化、数字化、智能化的国家制造业创新中心建设工程，以及高端装备、生物医药、航空航天装备、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、新材料、高性能医疗器械等十大重点领域。 工业互联网平台整体架构分为四个层面：设备层、边缘层、平台层（工业PaaS）、应用层（工业SaaS）。设备层负责设备接入和边缘数据处理；边缘层进行协议解析和边缘数据处理；平台层提供通用PaaS平台资源部署和管理；应用层包括业务运行、应用创新、分析优化、服务应用等。通过工业微服务组件库、工业数据建模和分析以及工业大数据系统，可以实现工业应用层的多样化需求。 智能制造的本质理解是对企业现有流程和生产组织方式的重新审视，利用最新工业工程及IT网络技术实现经营创新，推动企业向生产智能、管理智能化、运营智能方向转型。智能制造整体方案基于工业互联网智能制造整体解决框架，包括经营分析、财务分析、制造分析、决策辅助智能分析，以及数字营销、互联网采购、协同设计、定制服务、云服务等。方案还涉及产业互联化设计制造一体化、供应链协同、智慧财税、网络质量管控、精细成本管理、人力资源智能管理等。 随着技术的进步，智能制造整体应用方案涵盖了智能分析、营销分析、采购分析、库存分析、财务分析、绩效分析等。企业社交、协同办公、协同云、移动门户、社交化业务、即时通信、人力资源服务、薪酬服务、合同管理、内部交易、销售信用等也得到广泛应用。 工业互联网+智能制造整体应用方案通过云计算、边缘计算、人工智能、物联网等技术集成，实现CNC/DNC、PLCs、机器人、检验检测、感知仪表仪器、DCS、WCSs、CLOUDs等设备资源的智能管理化排程与调度。这些技术应用促进企业生产过程管理、质量过程控制、制造物流管理、能源环境管理等环节的智能化。 智能制造和工业互联网方案通过综合应用信息化和智能化技术，推动制造业的创新发展，解决生产过程中的诸多问题，提高整体生产效率和产品质量，增强企业的市场竞争力，同时为经济的可持续发展做出贡献。智能制造的本质在于通过技术赋能企业实现全面的智能化转型，以满足市场对敏捷、个性化和高质量服务的需求。