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计算机取证在企业安全中的实际应用

计算机取证在案件调查中的地位不言而喻，可以帮助调查人员捕获案件进程中的诸多细节。而商业软件在计算机取证中的作用也不容忽视，让我们来看一些具体的分析和案例。 AlfredDemirjian是计算机取证公司TechFusion的主席兼CEO，他表示，员工通过攻击前东家电子邮箱账户搞破坏之类的事情屡见不鲜。其中不仅包括一些与数据还原相似的技术和准则，而且还有一些额外的标准，令计算机取证符合法定的审计跟踪流程。计算机取证适用于何种情况，它的运作原理又是什么？使用计算机取证也会发生同样的事情。公司会确切落实计算机取证以防有事发生，这样他们就有数据和方法可以追踪出到底发生了什么。他们不再需要维护硬件了。

网络与安全

来源：FreeBuf

2017-05-22

计算机支持的协同工作软件技术探究

1前言随着社会经济的发展，人们的生活、工作脚步不断加快，开展任何工作时都讲求效率，在这种形式下，计算机支持的协同工作软件应运而生，该技术的应用能够加强各个部门以及工作人员的之间的联系，形成一种协同的工作环境 2计算机支持的协同工作软件概述首先，该软件具有灵活性的特征，可以根据实际需要随之增加或者减少参与者，软件整个结构表现出较高的灵活性，产品研发过程或者是项目开发过程的每个环节都以动态化的方式进行，设备的使用 3计算机支持的协同工作软件技术研究3.1技术层次划分将协同软件按技术层次划分主要有以下几点：首先是群组通信，通信方式由原来的一点到一点向着多点到多点的方向转变，就是可以将一台或者几台计算机中的数据同时传输到协同环境中的所有计算机中，这种方式提升了数据传输效率，实现群组内信息共享；其次是分布式对象技术，计算机集合体是构成该系统的基础，这些计算机共享网络资源，同时计算机与计算机使用者相互协作，为实现某个目标共同工作。实际上到目前为止对于网络计算并没有一个统一的定义，其本质是将网络中的虚拟化资源联系起来，从而加快程序的应用速度，分布式计算是计算协同的核心，所有用户可以将整个网络结构当做一个巨型计算机，享受计算协同服务

流程管理(BPM)

来源：公务员期刊网

2017-02-23

计算机视觉加速全局快门传感器应用

计算机视觉作为一种人工智能的基础技术应用，使用场景多样，市场潜力巨大。而计算机视觉又与传感器密切相关，只有经过传感器对环境信息的采集，才能进而实现数据的存储、处理以及后续的推理判断与执行。计算机视觉应用于四大场景计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，其可以让计算机等智能设备从图像、视频以及其他视觉输入的数据库中提取有意义的信息，并对这些数据进行处理，进而采取行动。目前，计算机视觉在生产生活当中已有了很多实际应用，比如智能手机中的面部识别技术就已经被广泛应用于屏幕解锁和电子支付等方面。问题在于，计算机视觉当中采用卷帘快门传感器都是逐行拍摄图像的，整个图像只有一帧。全局快门的原理则不同，其拍摄时间非常短，只要拍摄对象不是快速移动的物体，成像效果就非常准确，因此更加适用于计算机视觉。随着计算机视觉在人工智能领域的应用快速铺开，也将促进全局快门传感器的发展。

智能传感器

来源：中国电子报、电子信息产业网

2022-05-03

计算机嵌入式系统体系结构研究

其造价成本更低、硬件体积更小、功耗相对更低，其具备了严谨的计算机系统专用功能。因此，计算机嵌入式系统并非通常情况下特指的PC系统，而是由硬件和软件组成的连接传感器设备，是对于不具备计算机处理功能的设备添加的功能程序。 1计算机嵌入式系统体系结构的软件层计算机嵌入式系统的软件层，是由多组任务类型组成的操作系统结构，同时又配合了文件系统、网络系统、图形用户接口，组成了由网络信息贯穿的模块组件结构。因而，主存或辅助存储器并不会造成系统运算速率下降，而是在数据传输期间完成了运算速度的保护。因此，微处理器和存储器协同完成了计算机数据运算。（三）通用设备与I/O接口计算机嵌入式系统，主要是辅助其他主要设备完成运算，并借助传感器传出数据信息。那么在其硬件层内部，需要同时配置输入与输出功能，才能够为嵌入式系统和其他设备的链接提供支持。

来源：《数码世界》2019年第2期

2020-03-31

基于计算机视觉的无人驾驶感知系统

不是用计算机图形学技术生成的，更加接近实际情况。覆盖了计算机视觉在无人驾驶车上应用的多个方面。由于这些特点，越来越多的研究工作基于这个数据集开展，一个新的算法在这个数据集上的测试结果有较高的可信度。计算机视觉能帮助无人驾驶解决的问题计算机视觉在无人车上的使用有一些比较直观的例子，比如交通标志和信号灯的识别（Google）、高速公路车道的检测定位（特斯拉）。现在基于LiDAR信息实现的一些功能模块，其实也可以用摄像头基于计算机视觉来实现。下面我们介绍计算机视觉在无人驾驶车上的几个应用前景。物体识别是计算机视觉的核心问题之一，最近几年由于深度学习的革命性发展，计算机视觉领域大量使用CNN，物体识别的准确率和速度得到了很大提升，但总的来说物体识别算法的输出一般是有噪音的：物体的识别有可能不稳定从计算机视觉的角度，无人驾驶可能是一次难得的机遇，无人车产业爆发带来的资源、无人车收集的大量真实世界数据和LiDAR提供的高精度三维信息可能意味着计算机视觉将要迎来“大数据”和&

来源：极客头条

2017-05-27

云计算技术在计算机安全存储中的应用分析

实际上，快照技术由于其容量大、有拓展性，有效关联存储数据信息的物理空间，目前已经有效创新文件系统传统管理模式，并且不是对某一项物理设备进行简单的局限，所以对计算机存储系统的安全性得到了有效提高。在计算机网络安全存储中进行密钥共享与管理工作能把安全存储的管理效率和服务水平进行有效提升。 3在计算机网络安全存储中云计算技术的应用效果3.1可取回性证明算法—M-POR在计算机网络安全储存中，可取回性证明算法是在“挑战—相应—验证” 4结语云计算主要是通过对高速互联网的传输能力的利用，对数据进行转移，转移方向是从个人计算机或者服务器-互联网的计算机集群。其拥有欠打的计算能力，为人们提供了方便快捷的互联网服务，所以说计算机网络安全十分重要，在计算机网络安全存储中应用云计算，可以把其存储的安全性提高，为用户提供一个安全可靠的网络环境。

来源：《信息技术时代·中旬刊》

2019-09-27

结构优化在汽车天窗设计中的应用

将原有遮阳帘托盘模型中的起筋区域抹平并将它作为设计变量如图3中红色区域所示,考虑到设计空间的限制，加强筋参数与原有设计保持一致，把加载点位移最小作为优化目标，在完成其它设置后，提交给OptiStruct，经过30步迭代计算

来源：互联网

2017-10-19

一文读懂计算机视觉产业链全局

顾名思义，计算机视觉就是让计算机能够像人一样“看见”，获得对客观世界的感知、识别和理解的能力。甚至，有人将其与计算机视觉画上等号。事实上，从两者概念的差异来看，就能读懂计算机视觉产业链的全局。计算机视觉：硬件＋计算无论是计算机视觉，还是机器视觉，都是要从图像或图像序列中获取对世界的描述。计算机视觉，基于计算机，即让计算机模仿人的视觉功能，并关注从感知到认知，再到理解的过程，自然就离不开计算。理清了计算机视觉与机器视觉的差异之后，就能清晰地发现，计算机视觉由基础硬件和计算单元两大板块组成。此外，ScienceExaminer还提出，算法能力本身很容易达成趋同，并且会因此变得越来越廉价，未来的行业创新关键在于硬件算力提升，和软硬件的定制式创新，而主要的盈利点也很可能出现在硬件上。

来源：亿欧网

2019-12-11

云计算机器学习适合你的组织吗？

机器学习(ML)是人工智能的一个分支，它涉及创建计算机系统，可以在没有明确编程的情况下学习，其应用将越来越广泛。对于在线开展业务的零售公司来说，基于云计算机器学习平台的推荐引擎可能有助于增加销售。其他用于云计算机学习的良好用例可能包括商业智能、风险分析、IT安全、金融交易等。 ”基于云计算机器学习面临的挑战尽管云计算机器学习平台有很多好处，组织仍然需要克服一些挑战才能使用它们。这些挑战中最大的问题是缺乏熟练的工作人员。 ”时间会告诉人们，云计算机器学习产品是否能够实现机器学习的民主化目标，但他们面临着一个艰难的挑战。云计算机器学习平台的另一个大问题是所有公共云所共有的问题：供应商锁定。流行的云计算机器学习服务即使有了所有这些替代方案，随着组织增加使用机器学习，云计算机器学习平台仍然越来越受欢迎。以下的图表提供了一些最著名的云机器学习工具的概述：

来源：云计算D1net

2018-02-03

Creo进化论：从辅助设计到驱动创新

从Creo10的多主体增强功能，到Creo11的创成式设计升级，再到Creo12集成热物理学的AI生成式设计引擎，PTC已经构建了一套完整的“建议-辅助-自动化”战略框架。在这场AI变革浪潮中，PTC以“建议/辅助/自动化”这一战略框架为指引，坚定不移地在CAD与AI融合的研发道路上持续深耕。 BrianThompson告诉e-works记者：“PTC正致力于在CAD领域引领人工智能应用潮流，并以‘建议、辅助、自动化’这一战略框架指导我们的研发投入。他进一步透露，Creo正积极拥抱变革，稳步融入NLP和LLM技术，力求为工程师们解锁前所未有的生产力与创新活力。 SaaS模式创新：重塑设计协作新体验在数字化转型的进程中，企业对于异地协作的需求如井喷般增长，软件产业正加速向SaaS模式转型升级。

来源：e-works

2025-10-02

共 72 页总数：717 条

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