75：低配版技术公开控制：扩散管理与技术代差维持策略

class TechnologyClassifier:
    def __init__(self):
        # 技术等级定义
        self.tech_levels = {
            'level_1': {'name': '公开级', 'description': '完全公开的基础技术', 'control_strategy': '完全公开'},
            'level_2': {'name': '限制级', 'description': '有限公开的技术', 'control_strategy': '有条件公开'},
            'level_3': {'name': '保密级', 'description': '严格保密的核心技术', 'control_strategy': '完全保密'}
        }
    
    def classify_technology(self, technology):
        """对技术进行分级"""
        # 这里使用简化的分级逻辑，实际应用中需要更复杂的评估
        if '核心' in technology.lower() or '关键' in technology.lower():
            return 'level_3'
        elif '重要' in technology.lower() or '高级' in technology.lower():
            return 'level_2'
        else:
            return 'level_1'
    
    def get_control_strategy(self, tech_level):
        """获取控制策略"""
        if tech_level in self.tech_levels:
            return self.tech_levels[tech_level]['control_strategy']
        else:
            return '未知'
    
    def generate_technology_plan(self, technologies):
        """生成技术控制计划"""
        plan = {}
        for tech in technologies:
            level = self.classify_technology(tech)
            strategy = self.get_control_strategy(level)
            plan[tech] = {
                'level': level,
                'strategy': strategy,
                'description': self.tech_levels[level]['description']
            }
        return plan

class LowVersionTechPublishing:
    def __init__(self):
        pass
    
    def generate_low_version(self, technology, core_features):
        """生成低配版技术"""
        # 提取核心特征
        low_version = {
            'name': f"{technology} - 基础版",
            'features': [],
            'core_features_removed': core_features
        }
        
        # 生成低配版特征
        # 这里使用简化的逻辑，实际应用中需要根据具体技术生成
        low_version['features'] = [f"{technology}基础功能"]
        
        return low_version
    
    def publish_low_version(self, low_version):
        """发布低配版技术"""
        print(f"发布低配版技术: {low_version['name']}")
        print(f"特征: {low_version['features']}")
        print(f"移除的核心特征: {low_version['core_features_removed']}")
        return True
    
    def monitor_published_tech(self, published_tech):
        """监控已发布的技术"""
        print(f"监控已发布技术: {published_tech['name']}")
        # 这里可以添加监控逻辑
        return True

import time
import random

class TechDiffusionManager:
    def __init__(self):
        # 技术扩散状态
        self.diffusion_status = {
            'public': [],
            'restricted': [],
            'secret': []
        }
    
    def monitor_diffusion(self, technology, diffusion_channel):
        """监控技术扩散"""
        print(f"监控技术 {technology} 通过 {diffusion_channel} 的扩散")
        # 这里使用简化的监控逻辑，实际应用中需要更复杂的监控
        return True
    
    def control_diffusion(self, technology, diffusion_level):
        """控制技术扩散"""
        if diffusion_level == 'public':
            self.diffusion_status['public'].append(technology)
            print(f"将技术 {technology} 设置为公开扩散")
        elif diffusion_level == 'restricted':
            self.diffusion_status['restricted'].append(technology)
            print(f"将技术 {technology} 设置为限制扩散")
        elif diffusion_level == 'secret':
            self.diffusion_status['secret'].append(technology)
            print(f"将技术 {technology} 设置为保密")
        return True
    
    def predict_diffusion(self, technology):
        """预测技术扩散趋势"""
        # 这里使用简化的预测逻辑，实际应用中需要更复杂的预测模型
        diffusion_rate = random.uniform(0.1, 0.9)
        time_to_peak = random.randint(1, 12)  # 月
        
        prediction = {
            'technology': technology,
            'diffusion_rate': diffusion_rate,
            'time_to_peak': time_to_peak,
            'predicted_impact': self._assess_impact(diffusion_rate)
        }
        
        print(f"预测技术 {technology} 的扩散率: {diffusion_rate:.2f}")
        print(f"达到峰值的时间: {time_to_peak} 个月")
        print(f"预测影响: {prediction['predicted_impact']}")
        
        return prediction
    
    def _assess_impact(self, diffusion_rate):
        """评估技术扩散的影响"""
        if diffusion_rate > 0.7:
            return '高'
        elif diffusion_rate > 0.3:
            return '中'
        else:
            return '低'
    
    def generate_diffusion_report(self):
        """生成技术扩散报告"""
        report = {
            'timestamp': time.time(),
            'diffusion_status': self.diffusion_status,
            'summary': f"公开技术: {len(self.diffusion_status['public'])} 项, 限制技术: {len(self.diffusion_status['restricted'])} 项, 保密技术: {len(self.diffusion_status['secret'])} 项"
        }
        
        print("生成技术扩散报告")
        print(report['summary'])
        
        return report