第19届中国IT用户满意度大会完美收官

Agentic AI落地真相:40%渗透率为何不等于40%价值 Agentic AI(具身智能体)正从技术概念走向企业核心生产单元,其本质是能自主规划、调用工具、跨系统协同的智能代理,而非传统自动化脚本。它依赖任务闭环能力、上下文理解与动态决策机制,技术价值体现在流程重构、人效跃升与异常自愈等维度。典型应用场景包括智能客服工单自治、设备预测性维护协同、销售线索动态分发等。但实际落地中,高渗透率常因组织适配滞后、语义理解缺失、人机协作协议缺位而失效——这正是‘能运行’不等于‘可进化’的关键断层。本文聚焦真实项目验证的五维落地锚点,直击从技术接入到业务价值兑现的系统性卡点。 阅读详情

第19届中国IT用户满意度大会完美收官
近日,为反映用户对IT产品的综合满意度、遴选出用户信任的知名品牌,由国家工业信息安全发展研究中心指导、中国质量协会用户委员会支持、计世资讯(CCW Research)和赛昇信息技术研究院主办的“2020年中国IT用户满意度大会”在京完美收官。
本届大会以“新基建-新循环-新发展”为主题,邀请了国家工业信息安全发展研究中心副主任何小龙、清华大学信息科学与技术国家研究中心副教授杜明芳、赛昇信息技术研究院院长王军凯等嘉宾及知名企业代表出席了大会。会上发布《2020年中国IT用户满意度报告》,并发布“第十九届中国IT用户满意度成果”。
*(2020中国IT用户满意度大会)*

中国IT用户满意度活动是在国家工业信息安全中心、工信部部电子科学技术情报研究所的指导下,由计世资讯具体执行和实施的全国性活动。目前已经成为国内IT领域持续时间最久、规模最大、最具权威性和影响力的用户满意度调研活动。
活动通过调研,全面反映了中国IT用户满意度的现状和发展趋势。对国内IT产品和服务的满意度状况进行了客观详实的评价,并遵循让“用户告诉用户”的宗旨,对调研中的优秀IT产品和服务进行了广泛发布,从而推动了中国IT市场的不断发展和成熟。
*(2020中国IT用户满意品牌)*

在技术不断创新、产品快速迭代的今天,用户满意度是衡量一个企业综合实力的重要维度之一,同时用户满意度指标也可以为企业创新产品、拓展渠道、提升服务提供有价值的参考。
网深科技作为数字化性能管理行业佼佼者有幸受邀出席,公司旗下自主研发的“NetInside全流量回溯分析”产品被大会评为“用户推荐品牌”。
*(用户推荐品牌)*

大会上,网深科技市场总监高旭东先生发表演讲,并分享全流量回溯分析领域当下面临的挑战,以及对未来的展望。高旭东表示,以“构建全流量回溯分析平台,让管理看得见”为主旨,结合人工智能、大数据处理、机器学习、深度学习等技术,对全量网络数据流进行采集、存储和分析,这一方案不仅实现全应用、全业务的性能监控分析,还可以进行全流量安全回溯分析。
*(网深科技市场总监--高旭东)*

新技术的应用和业务需求,使IT部门运维的复杂度水涨船高。企业需要保障应用可靠、稳定和安全运行,包括任何环境下应用的支持、应用按需快速扩展、跨区域的7*24小时高度响应、新应用与传统应用的对接、实现终端用户和客户与发生过基础架构改变的老业务持续交互、新型攻击行为分析和历史记录回溯、潜在威胁的发现、安全事件和异常事件的取证等等。
(NetInside全流量回溯分析)

NetInside全流量回溯分析通过端到端监控,直观呈现业务和应用最终用户体验,逐层钻取分析影响用户体验的原因。集最终用户设备、网络、应用相关数据与事务于一体,从而实现主动监测用户体验,提供全流量回溯分析,帮助企业了解客户、员工、合作伙伴及供应商的真实体验,实现主动管理、快速定位、安全回溯分析。

全流量回溯分析系统介绍 全流量回溯分析系统介绍 Total Traffic Replay Analysea 基于全流量实时采集和存储的回溯分析系统,安全事件回溯、故障预警和告警、网络流量可视化、自动生成专业分析报告,助力信息安全建设 为什么需要全流量回溯分析 随着信息技术广泛应用,信息系统对业务的支撑作用越来越大,信息系统的集中化程度也不断提高,企业迫切需要建立与业务发展与信息化水平相适应的信息安全保障体系。国家对信息安全工作非常重视,针对涉及国家安全、经济命脉、社会稳定的重点行业、重点企业的关键信息系统安全工作发布了一系列文件 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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NetInside__的博客 1419

网络分析系列之四 网络数据包采集硬件和部署

为什么能采集到网络数据包 网络抓包软件或流量分析系统之所以能够抓取到不属于自身接入到网络中接口的数据报文,是由于该网卡启用了一种叫混杂模式的方式,这种方式能扣看到所有流经这个网口的数据包信息。 Wireshark或企业级流量分析系统的流量采集网卡含有libpcap/WinPcap驱动,该驱动让网卡变为混杂模式。 常见数据包采集硬件 数据包采集过程需要接入网络中的硬件,常见硬件有集线器(hub,古老...

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网络分析系列之三 抓包分析原理及企业级抓包分析需求

这一节介绍抓包工作原理,以及在现代企业中要实现7*24小时实时数据包采集该如何的部署相关产品的概要信息。 抓包工作原理 数据包采集过程涉及软件和硬件之间的协作过程,主要分为3个过程。 第一, 采集。数据包在网络传输介质中以原始的二进制方式传输,抓包软件将采集端口设置为混杂模式,直接采集二进制数据。 第二, 解码。数据包采集软件将采集到的二进制数据通过解码方式,保存为基本的具有可读性的文本格式。 第...

NetInside__的博客 1136

网络分析系列之十_Wireshark基础设置(二)

接上节介绍如何定制Wireshark个性化显示,前一节介绍了介绍如何定制工具条、主窗口,显示名字解析,怎样为数据包着色,配置时间参数,定义配色规则等内容,这节介绍很重要的首选项及首选项中协议相关的内容。 使用首选项定制显示 通过编辑菜单中的首选项设置,可以控制Wireshark软件的主界面及软件自身的诸多参数,包括数据包的呈现方式、抓包文件的默认保存位置,以及用来抓取数据包的网卡等。熟知这些参数的...

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NetInside__
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