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DETECTA 2.0: 基于工业 4.0 技术支持的非侵入性方法研究，用于中小型企业的预测性和网络安全维护
DETECTA 2.0 是一个支持小型和中型企业预测性维护和网络安全战略的创新系统，结合了实时异常检测、高级分析和预测能力，通过半监督方法结合无监督异常检测和监督学习技术实现，借助数字孪生界面和先进的时间序列算法，能够提高机器利用率趋势的预
PDFa month ago
构建弹性中小企业：利用大型语言模型提升澳大利亚的网络安全
本研究旨在了解大型语言模型（LLMs）在增强澳大利亚中小企业（SMEs）网络安全政策中的潜在作用，研究结果显示 LLMs 在各项性能指标中具有巨大潜力，但在完整性和清晰度方面仍存在差距，因此需要将人类专业技术和 LLMs 技术相结合并完善模
PDFa year ago
UK 中小企业数据驱动决策的趋势和挑战：对 85 家中小企业分析的案例研究和经验教训
本文介绍了基于英格兰西米德兰兹地区的 85 个中小型企业的案例研究，旨在解决中小企业在数据驱动决策制定方面面临的趋势和挑战，讨论了数字化、人工智能和机器学习等技术带来的机遇和挑战。
PDFa year ago
自动化机器学习方法在价格预测应用中的基准测试
应用自动化的机器学习（AutoML）方案代替手动创建的机器学习管道，结合公司的领域知识进行价格预测的工业需求研究，展示了 AutoML 导致的小型和中型企业对机器学习专家的依赖减弱的可能性。
PDFa year ago
MM现代问题需要现代解决方案：工业入侵检测的混合概念
工业 4.0 带来了信息处理行业的颠覆，但也带来了网络安全方面的挑战，特别是针对德国中小企业。为了应对日益增长的网络威胁，研究项目 IUNO Insec 旨在提供和改进无需专业安全知识即可使用的安全解决方案。本论文介绍了 IUNO Inse
PDF5 years ago