现场安全管理
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煤矿安全大模型：微调 internlm2 模型实现针对煤矿事故和煤矿安全知识的智能问答
使用煤矿历史事故案例，事故处理报告、安全规程规章制度、技术文档、煤矿从业人员入职考试题库等数据，微调internlm2模型实现针对煤矿事故和煤矿安全知识的智能问答。
上海通管局解读 2018 年电信和互联网行业网络安全检查重点内容
为更好地宣传网络安全法律法规有关知识，推动全行业深入理解贯彻安全检查的重点内容，动员全社会积极参与，市通信管理局对检查相关重点环节进行解读。
聊聊企业数据安全建设的难点、思路和前期准备
想充分发挥数据价值，企业首先应做好数据安全。但是，关于企业数据安全建设，它有哪些难点？有没有可以借鉴的指导思路？前期需要做哪些准备工作？本文通过深度采访试图回答这些问题。
石油行业的数字化转型与智能化发展：新技术综合运用助力业务提升
石油行业在数字化转型和智能化发展过程中，综合运用物联网（IoT）、大数据、云计算、人工智能（AI）、低代码平台等新技术的现状和成果。通过具体案例分析，展示了这些技术在提高生产效率、优化资源配置、提升安全管理水平等方面的显著成效。
能源管理可视化破冰而出，数字孪生打破传统运维僵局
图扑软件（Hightopo）数据可视化平台可以搭建三维仿真地图，在地图上以三维立体模型、动画等方式展现能源企业业务范围、能源资源地理位置分布、仿真环境，并对接实时运营数据，以三维图形图表展现业绩数据等。
特斯拉宣布已在中国建立数据中心，负面缠身下，信任危机能否解除？
在我国汽车数据安全监管举措日益趋严形势下，负面缠身的特斯拉昨日宣布已在中国建立数据中心，实现数据存储本地化。
深度解读 IoT 设备接入、微服务架构实践，DevRun 开发者沙龙华为云杭州专场成功举办
物联网和微服务又都能从哪些角度解决这些技术挑战，两大技术本身又存在哪些痛点，又能如何解决？在本次沙龙中，华为云技术专家为我们带来了一些思考。
一次微服务与 IoT 的深度探秘与实战
数字化经济高速发展，边缘计算、物联网、区块链等信息化技术为企业的经济环境、经济活动带来了根本性的改变。与此同时，企业最大的机遇也恰恰来自于“任何企业都在面临数字化转型”。
腾讯安全亮相 Techo 大会 为上云提供完备加密基础设施能力
云与万物互联时代，数据计算无处不在，安全风险也如影随形。
GOPS 现场 | 芯片行业需要怎样的版本管理工具——对话龙智大规模安全研发技术专家
2022GOPS全球运维大会·深圳站，我们对话了龙智大规模安全研发技术专家李培，为大家带来版本控制工具Perforce Helix Core的特点介绍、芯片行业用例、安全实践以及成功案例，并与另一款版本控制工具SVN进行对比，帮助您更深入地了解版本控制。
子芽新书《DevSecOps 敏捷安全》如约而至
这是一本体系化讲解DevSecOps敏捷安全的实战性著作，为企业应对软件开发方式敏态化与软件供应链开源化带来的安全挑战提供了解决之道，它能有效指导企业快速将安全能力完整嵌入整个DevOps体系，在保证业务研发效能的同时实现敏捷安全内生和自成长。
探索安全边界：出海合规与大模型实践 | QCon
10月18 -19日 QCon 上海站「探索安全边界：出海合规与大模型实践」专场，将探讨企业出海中的合规要求，助力企业建立有效的合规体系，以及大模型如何帮助团队成员更高效地解决安全问题。
投身于大安全领域生态建设 | OPPO 的网络信息安全建设方法论
此次OPPO举办的网络安全挑战赛及大移动安全高峰论坛，为国内相较于冷门“安全领域”注入了新的活力，更是为国内安全领域的发展抛砖引玉。
国内首个 AI 安全大赛圆满收官！AI 安全风险已非未来挑战，而是眼前威胁
重视人工智能安全体系建设，既是当务之急，也是长远考虑，需加快促进人工智能安全领域关键技术研究与攻防实践。
行业首批！| 创新奇智通过深度学习平台产品能力评测！
中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”） 在可信AI评估体系下形成了可信AI Infra评估体系，面向AI软件平台、AI算力设施，边缘AI三大方向，通过标准编制、测试评估等手段打通生态循环，推动AI基础设施的加速成熟与落地。
京东信息安全部 AI 安全负责人 Sunny Duan 确认出席 QCon 北京
构建 AI 时代的安全防线。
基于豆包大模型，火山引擎飞连首发大模型 IT 赋能平台，打造智能办公
借大模型，解决过去大量依赖专业人员经验的痛点
以实战攻防视角，全方位解读企业信息安全体系构建方法
你的企业信息安全做好了吗？
如何造出适用转速超 3 倍的新能源汽车高精度齿轮？双环传动：数字化功不可没
发动机最大功率转速一般在 5,000-6,000 转/分， 而一些高端新能源汽车，其高功率电机转速已经达到20,000 转/分。
复杂业务场景下 AIGC 赋能安全运营的实践｜QCon 北京
大模型在行业落地应用时遇到了推理残差能力不足、专业知识缺乏、反馈循环效率低和安全单点等问题。
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