车联网发展分为三个阶段：车载信息-智能网联-智慧出行。车辆早期通过联网可提供简单的信息娱乐资讯；现在处于智能网联时代，通过 4G/5G V2X技术实现单车智能化和特定区域的车路协同；未来的智慧出行阶段，车路协同技术将被广泛应用。由于技术成熟和政策利好，预计车载前后装终端共同组成V2X车端设备渗透率将稳步提升。另外，5G车联网各地示范先导区快速发展，车路协同应用市场将引来发展拐点。
本白皮书聚焦中国“5G+工业互联网”行业发展态势，分析“5G+工业互联网”在数字经济中的重要作用，深入解析中国“5G+工业互联网”发展情况，洞察矿山、钢铁、汽车等重点行业应用情况，从细分行业发展政策情况、行业痛点业务需求、典型使用场景、成效等方面进行解读，精选已实现落地的“5G 全连接工厂”经典案例，并总结中国政府为推动产业发展，采用的政策和市场双轮驱动、组织创新等行业应用规模化发展经验。
运行中汽轮机大轴高速转动，与轴承发生相对位移时涡流传感器输出电压变化得到大轴晃动的程度——大轴相对振动数值，μm级别。
基于RCM体系的地铁列车全寿命周期管理
全球正在经历百年未有之大变局，万里风云，地缘政治将持续影响经济和市场。展望 2023 年，扰动市场的宏观不确定性因素将逐一淡化，峰回路转，权益市场也将养精蓄锐迎来新的转机。转机主要源自四大层面，经济层面主要是房地产中长期规划出台后政策预期的明朗化；疫情层面主要是联合国定义“大流行”结束后我国疫情防控体系在“动态清零”框架下进一步优化；地缘层面主要是 2022 年冬季来临后俄乌战局将逐步进入动态均衡阶段，战事不确定性下降；海外层面主要是欧债压力风险出清后，金融稳定的压力和美国通胀的回落驱动美联储在 2023 年 Q2 给出更为明确的政策转向信号，海外流动性紧缩的最大不确定因素将转向并趋于宽松。综合考虑全球不确定性因素拐点的潜在时间，我们认为 2023 年两会后市场预期将迎来转折，权益市场将在 Q2 起进入慢牛通道。
安永光通信社会价值白皮书-F5G千兆光网赋能社会价值提升88页
Atmatrix旨在提供一个基于共识的分布式虚拟AI-作为一种服务的云。随着Blockchain经济系统的帮助下，Atmatrix协调全球AI技术建立人工智能的一个新的世界。可以通过智能合约进行扩展，实现与其他基于以太坊的DApp的交互和协作，ATMaxtrix的开源特性使第三方开发人员能够在平台上更好地构建可交易的应用程序。该平台可以支持多个应用程序。
把所有计算资源集结起来看成是一个整体（一朵云） ,通过并发使用资源完成操作请求。每个操作请求分割成小片段,分发给不同的机器同时运算,最后将这些机器的计算结果整合，输出给用户。对用户看来,计算能力巨牛无比。
没有账户，需要注册
本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
为研究大气压下氮气火花开关的纳秒脉冲击穿过程，采用粒子模拟方法对间隙放电过程进行模拟，获得流注形成发展过程的瞬态物理图像，并对比分析了脉冲前沿对间隙放电过程的影响。模拟结果表明：氮气火花开关的纳秒脉冲击穿过程主要包括两个阶段：流注形成阶段和流注快速发展阶段；流注快速传播阶段流注头部会产生逃逸电子，且光电离反应会导致流注通道形成分叉；流注快速传播阶段的放电通道平均传播速度高于流注形成阶段；脉冲前沿越大，流注传播速度越小，流注形成的临界电压越低，流注贯穿间隙的时延越长，与实验结果一致。
针对输电线路异物检测中存在背景干扰、图像分辨率低且异物尺度变化大等问题，提出了一种基于改进YOLOv7的输电线路异物检测模型。首先，通过空间深度卷积（space to depth conconvolution，SPD-Conv）和多维协作注意力（multidimensional collaborative attention，MCA）机制构造新的骨干网络，加强模型对低分辨率图像特征提取及抑制背景干扰的能力，同时增加对小目标异物的关注度。其次，使用幻影卷积（ghost convolution，Ghost-Conv）改进高效分层聚合网络（efficient layer aggregation network，ELAN）的输出部分，大幅降低模型的计算量。最后，基于可伸缩交并比（scalable intersection over union，SIoU）优化损失函数，进一步提高模型的训练速度和鲁棒性。实验结果表明，所提模型在输电线路异物检测数据集上平均精度均值（mean average precision，mAP）达到95.98%，高于其他主流对比模型，同时每秒帧数（frames per second，FPS）达到64，满足输电线路异物的实时性检测。
伴随着气体火花开关的广泛应用，选择工作稳定且使用寿命长的气体火花开关已经成为了脉冲功率系统稳定运行的重要保障。目前，国内外相关学者对于气体开关展开了大量研究，但多数都是基于从放电条件研究对气体火花开关烧蚀的影响。因此从实际工程需求出发，全面研究了不同工作环境对气体火花开关的自击穿电压的分布、时延抖动、分散性的变化情况以及电极烧蚀现象与机制、宏/微观粗糙度变化规律。结果表明：相同气压条件下开关击穿电压的分散性随电极间隙的增大无明显规律变化。随着工作系数提高至90%，开关放电时延平均值基本不变，但呈现出数纳秒的波动，当间隙距离为10 mm、工作系数在60%以下时抖动的起始值及其减小的速率远高于其他间隙。随着电极间距的增大，对电极表面的烧蚀的影响较小，低气压长间隙的烧蚀程度相较于高气压短间隙的烧蚀更为明显。
AIoT（AI+IoT）,即人工智能物联网，是人工智能技术与物联网在实际场景落地中相互融合的产物，其并非新技术，而是一种新的物联网应用形态，是通往真正意义上的“万物智联”的必经之路。智慧城市ICT信息技术架构与AIoT产业架构高度适配，是AIoT应用最佳实验场，随着智慧城市进入全面发展期，AIoT应用解决方案将在民生服务、城市治理、产业经济、生态宜居四大场景中大规模落地。
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