基于PM2.5（Fine Particulate Matter）浓度、地表温度（Land Surface Temperature，LST）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、植被覆盖度（Vegetation Coverage，VC）、土地利用等数据，借助综合评价指数（Comprehensive Evaluation Index，CEI），本文对2000―2015年京津冀环境质量进行了评估。结果表明：京津冀整个地区，CEI呈逐步退化和退化的面积分别占34.88%和4.15%，主要位于东南部的天津，河北邢台、邯郸等地。京津冀城市建成区，CEI呈退化和逐步退化的比例分别达到54.80%和25.87%。46.76%和39.86%的城市扩张用地的环境质量分别呈现逐步退化和退化状态。京津冀？LST值呈现西北、东南低，中部高的分布态势，？PM2.5和？VC均呈现从东南向西北减小的趋势。相关分析表明？PM2.5、？VC和？LST的变化对城市建成区及其城市扩张用地的环境质量有显著影响，其中？PM2.5浓度变化是导致城市建成区及其扩张用地环境质量恶化的最主要因素。
众所周知，城市道路交叉口是交通事故的常发地，了解交叉路口的动态交通情况对于研究如何防止交通事故非常有必要。当自动驾驶车辆穿过交叉路口时，预测即将到来的其他车辆的轨迹是ADAS的要求。在本文中，我们提出了一种城市交叉路口转弯车辆轨迹预测方法。转弯机动车辆的轨迹预测比直行机动车辆更困难，因为转弯车辆在接近交叉路口时减速并且在离开交叉路口时加速。此外，速度的变化取决于诸如交叉角、拐角半径之类的因素。我们的方法生成了一种新的轨道预测所需的速度模型，该模型考虑了交叉口几何形状和其他车辆的观测速度。具体而言，我们假设人行横道附近的速度变得极小，并通过拟合过去的顺序速度和估计的最小速度到三次函数来计算速度模型。我们的方法的优点是能够预测在任何交点和任何位置的轨迹。该方法在实际交通场景中的预测性能优于其他方法。
近年来，随着网络通信技术的发展和移动设备的普及，银行业务向着线上化、移动化方向发展。对于用户而言，利用移动终端的“贴身”特性，解决了金融服务的及时性、便捷性问题；对于银行而言，移动互联网技术使其有效地突破了服务时间和距离的限制，实现7×24小时全天候服务，可极大提升触达和服务用户的能力，扩大业务服务范围。
随着新一代信息技术与汽车产业的深度融合，智能网联汽车正逐渐成为全球汽车产业发展的战略制高点。我国高度重视智能网联汽车发展，智能网联汽车成为关联众多重点领域协同创新、构建新型交通运输体系的重要载体，并在塑造产业生态、推动国家创新、提高交通安全、实现节能减排等方面具有重大战略意义，已经上升到国家战略高度。
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本白皮书探讨了多种防火墙架构，其中包括基于软件与 NPU 的架构，并且阐明了为什么新一代设计需要基于赛灵思自适应器件的内联防火墙架构。赛灵思 16nm FPGA 与 SoC以 及 7nm Versal？ACAP 能够以硬化块与软 IP 的形式提供多种架构组件，因此使其成为设计新一代安全设备的理想选择。这些 IP 包括高速 SerDes 和多速率接口 IP，例如硬化 MAC、PCIe ？接口与存储器控制器。此外，赛灵思器件还可以提供具备流分类软搜索 IP 的业界一流存储器架构，使其成为网络安全和防火墙应用的最佳选择。
AI 人工智能的应用，催生了服务机器人。服务机器人涵盖的范围非常广泛，包括医疗、物流、农业、商业、民用等方面。通过 AI 技术的使用，可通过数据采集、分析、计算，服务机器人能够学习人类的行为，理解人类的意图，与人类产生协作。
随着C-V2X及5G技术发展,与之而来的更大数据吞吐量、更低时延、更高安全性和更海量连接等特性,极大地促进了智能驾驶和智慧交通发展。通过“车-路-云”协同,一方面推动智能网联汽车快速发展,提供更安全、更智能的出行方式；另一方面赋能智能路况综合感知、动态协同交通控制等功能,为智能交通发展奠定基础。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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