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隨著視頻監控技術的廣泛應用及其高清化、網絡化、智能化的發展，傳統以云計算為核心的集中式數據處理模式在帶寬、存儲和時延等方面面臨巨大挑戰。邊緣計算作為一種新的計算范式應運而生，它通過將算力、存儲和應用等資源分散到靠近數據源頭的網絡邊緣，就近處理數據并快速響應，有效減輕了云計算中心的負擔，并顯著降低了網絡帶寬和存儲資源的消耗。本文深入探討了邊緣計算與視頻業務的加速融合，介紹了基于邊緣計算的視頻監控系統架構，詳細闡述了邊緣智能網關產品的設計思路與實現方案，并通過典型場景的應用實踐展示了邊緣計算在視頻監控領域的廣泛應用前景和價值。

隨著信息化與網絡化深度融合及物聯網的快速發展，工業控制系統中所存在的信息安全隱患日益突出。針對工控系統日益增多的惡意攻擊，本文首先分析了其系統架構總體特點，研究了密碼算法技術，提出了基于改進的白盒SM4算法；其次，基于國密算法，本文設計了控制系統加密安全方案，并針對可編程序控制系統設計了密鑰管理流程；最后，按照南向通信與北向通信兩部分，本文設計了控制系統通信網絡安全方案。

在數字技術驅動下，工控機在技術發展上將提升自動化、智能化和安全性水平。

在數字化和網絡化迅猛發展的時代，網絡安全問題日益突出，傳統惡意流量檢測方法已難應對復雜攻擊。本文提出了一種基于知識遷移的惡意流量檢測方法，以提高檢測的準確性和適應性。知識遷移利用已學知識處理新任務，提高了學習效率和性能。為了更好地實現對惡意流量的檢測，本文通過對比決策樹、隨機森林、支持向量機和卷積神經網絡（CNN）對NSL-KDD數據集的測試結果，發現CNN模型在準確率和F1值上顯著優于其他模型。本文進一步結合知識遷移的思想，將ImageNet數據集上預訓練好的模型VGG16和ResNet50，利用其已經學習好的特征檢測能力，凍結預訓練模型的權重，并在此基礎上添加自定義的全連接層和輸出層以適應對新的數據集CICIDS2017的處理。實驗表明知識遷移后的模型在新數據集上對惡意流量檢測的準確率超過99%，且訓練時間和數據需求顯著減少，證明了知識遷移在惡意流量檢測中的有效性。

本文首先介紹了稀硝酸雙加壓工藝及其核心裝置“四合一”機組，并深入分析了該機組結構與喘振問題，指出了喘振對硝酸“四合一”機組的嚴重危害，接著在完成稀硝酸各裝置能正常運行的基礎上，以防喘振技術為切入點，設計了基于WinCC的硝酸“四合一”機組安全控制方案，最后給出了防喘控制實現的組態邏輯圖及相應的組態程序。

航空產品制造中人工裝配結果檢驗環節數字化、信息化程度較低影響了檢驗質量和效率。本文提出了一種通過混合現實技術輔助人工裝配結果檢驗的方法并構建了混合現實檢驗系統。該方法首先建立檢驗任務的虛實融合場景，隨后系統讀取檢驗任務，并疊加顯示需檢驗零件的編號、種類、位置等信息，從而輔助質檢員檢查是否存在錯裝、漏裝等問題。驗證案例證明該方法具備取代傳統裝配結果檢驗方法的潛力。

隨著時代的發展，當前我國的云計算、物聯網等技術已經達到了比較先進的水平。這些技術與工業控制系統深度融合，在提升工業控制效率與質量的同時，也在一定程度上提升了網絡安全防護難度。在這一背景下，零信任機制為工控系統網絡安全防護提出了全新的解決方案，對其進行深入研究具有一定現實意義。本文從零信任安全框架的設計、零信任安全防御體系的建設兩個角度出發，對基于零信任機制的工控系統網絡安全防護進行了深入研究。

在“雙碳”目標背景下，碳排放管理已成為能源管理的重要組成部分。加強產業園區的節能降碳能力建設，推進園區綠色低碳轉型，逐漸成為雙碳目標下區域實現低碳轉型和可持續發展的重要手段。通過建立綜合性的園區碳資產管理平臺，運用大數據、云計算等手段實現碳資產管理和碳排放追蹤數字化，可提高園區對碳減排的管理、監督和預測預警等決策應對能力﹐可為園區雙碳目標實現提供有力的支撐。

工業互聯網是工業系統和互聯網體系與新一代科學技術融合發展的產物，它通過機器、人、物、料的全面互聯對工業數據進行快速計算處理和模型構建。本文從架構安全、身份安全、數據安全及運營安全等方面全方位分析了工業互聯網標識解析體系安全風險，并提出了采用安全接入、訪問控制等關鍵技術確保工業互聯網標識解析體系網絡、信息與數據安全。本研究結合5G、人工智能、云計算、大數據等技術可推動傳統產業快速轉型升級和工業智能化發展。

本文分析了計算機應用智慧化的含義、分類、重大意義、技術框架、發展戰略、目標和任務，并提出了評價模型、指標及加快智慧應用發展的措施建議。