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邊緣計算支持IT/OT融合，在架構中的這兩個領域之間架起了橋梁。這特別明顯地表現在它不僅擔任原有服務于現場數據的角色，同時也為上一層的網絡承擔數據服務，而且正在成為工業互聯網架構中一個組成部分。

制造業的轉型升級對機器人的部署效率提出了很高的要求，現有的示教盒編程模式適合于對簡單作業的位置和軌跡示教，難以快速實現制造業中大量裝配作業的示教。而機器人演示編程技術能夠使機器人系統直接從人的演示操作中提取有效信息，并將該信息轉化為機器人的運動程序，從而使機器人完成相應的操作，能夠大大加快機器人部署的節奏。本文結合制造業的發展需求，總結了機器人演示編程技術的國內外研究現狀，并介紹本課題組在機器人演示編程技術方面的工作，最后探討了機器人演示編程技術未來的研究方向。

本文通過對數字油田專用的油氣工業控制系統（OICS)進行風險分析，提出了分層分域、確定性行為預測的縱深防御方法，可有效解決油田OICS面臨的網絡安全問題。

隨著工業化與信息化的融合發展，聯網工控系統和設備數量持續上升，網絡攻擊手段復雜多變、重大安全事件頻繁發生，不斷敲響了工業信息安全警鐘。工業控制系統蜜罐技術作為被動誘捕手段之一，能夠有效捕獲針對工業控制系統發起的網絡攻擊數據，進而分析攻擊手段，剖析黑客活動趨勢，在工控安全態勢感知領域有著極高的實用價值。本文結合國家工控安全監測與態勢感知平臺應用結果，分析工控蜜罐的具體作用及功能，并闡述當前工控蜜罐遇到的問題及下一步研究方向。

本文從城市大腦的概念出發，概述了智慧城市的宏觀發展目標和新型智慧城市建設的基本原則及發展需求。重點闡述了城市大腦建設內容、智慧城市頂層設計1533+N系統架構、城市KPI指標、五個運行管理服務平臺、三個基礎性支撐和三個保障體系等具體內容。還介紹了當前對智慧城市建設產生重大影響的數字孿生、人工智能、第五代移動通信三大新技術的應用，最后對智慧城市的發展進行了展望。本文結合具體的頂層設計、智慧項目應用經驗，淺談了城市大腦的內涵和實現的預期效果，對于推動智慧城市發展和城市大腦建設具有一定倡導意義。

研磨和鏟刮工序是機床工具行業必不可少的加工工藝，其加工質量對機床的品質影響很大。除去勞動力成本考慮，僅從研磨和鏟刮工作技能經驗及年輕人從事該工種意愿情況來看，該工種從業人員已嚴重不足。隨著制造業的快速發展，各行業生產對機床加工的需求量迅速增長，應用“機器替人”解決企業生產瓶頸也將是發展趨勢。本方案結合企業用工情況和機器人智能技術，致力于實現鏟刮與研磨工序的無人化作業，減輕工人的勞動強度、提高產品質量和生產效率。

2018年，杭州市城管委以“城市數據大腦”建設和打造“移動辦事之城”為背景，加強城市管理信息化建設統籌，提升城市管理物聯感知能力，建設城市管理“數據小腦”，形成以數據為驅動的城市管理決策機制，開啟城市管理“云”時代。長期以來，城市管理人員對城市問題的發現，主要依靠人工巡查，存在工作效率低、人力明顯不足的問題。日前，全新升級亮相的智慧城管流媒體服務中心為解決這一問題開出了“有效藥方”。該平臺融合智能分析視頻、高清監控視頻、移動車載視頻等技術輔助開展城市管理和執法工作，顯著提高了管理的精細化、智能化水平，為城市管理減員增效、實時監控、快速處理、共治共享提供技術支撐。

由于工業機器人構型空間和工作環境的復雜性，傳統運動規劃算法難以在有限時間內進行路徑求解，如何提高算法的規劃效率與最優性成為研究熱點。本文跟蹤目前工業機器人運動規劃算法的發展現狀，針對主流隨機采樣算法的原理與發展脈絡進行了細致分析與總結。在此基礎上，詳細闡述了基于強化學習的隨機采樣算法，該方法引入了規劃學習機制，在保證求解速度的同時，還能不斷提高求解質量。同時對當前運動規劃算法存在的一些不足提出了建議與展望。

為貫徹《促進大數據發展行動綱要》《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》有關要求，更好推動《數據管理能力成熟度評估模型》（GB/T 36073-2018）貫標和《工業控制系統信息安全防護指南》落實，指導企業提升工業數據管理能力，促進工業數據的使用、流動與共享，釋放數據潛在價值，賦能制造業高質量發展，2020年2月27日，工業和信息化部印發《工業數據分類分級指南（試行）》。本期特邀浙江國利網安科技有限公司撰文解讀《工業數據分類分級指南（試行）》指導下的工業安全防護。

2020年伊始，一種叫做新型冠狀“病毒”的惡魔以呼嘯之勢使得全中國都陷入了災難的陰霾。這是一場突如其來的危機，人類被迫面臨一種未知病毒的洶涌侵襲。在中國經歷巨大沖擊的同時，全球各大洲相繼“失守”，新型冠狀病毒撲向世界各地。