在“云大物移”信息化时代下，电力行业信息系统建设迅速发展，安全系统也伴随计算能力及新的业务模式要求不断发生变化。以网络为中心的传统安全技术并不能很好地适配云计算业务模型，因此我们需要一种基于云业务之上、以应用为中心的新的安全模型来弥补现有安全方案的不足。基于现有电力行业云业务的现状调研，提出了关于电力行业云业务安全访问架构，并对账号中心给出了功能设计规划，采用统一访问入口进行业务安全防控。在正式访问业务之前实现预授权管理，从而实现对于电力行业云业务更优的安全保障，为信息化建设保驾护航。
核磁共振是一种常见的影像检查方式。全球首次为病人做核磁共振检查是在1977年7月3日。该技术是基于物理学家拉比有关测量原子核在磁场中性质的研究发展而来的。拉比在1988年去世前不久，也使用核磁共振机器进行了检查，他说：“我在那部机器中见到了自己，我从未想到我的研究会变成这样。”
大规模多输入多输出（MIMO）技术能够大幅度提升系统容量，降低不同用户间的干扰，但因其系统中信道维度高、信道估计和预编码算法复杂等因素，使得系统软硬件开销都会增大。将大规模MIMO系统的预编码算法分为数字、模拟和混合3种类型，并对3类预编码算法进行了归纳对比，总结出不同预编码算法的优缺点和适用场景。将信道估计方案分为训练估计和盲估计，归纳总结了2类方案的优缺点，并指出合理利用大规模MIMO的信道稀疏性能够改善信道估计的质量，减少估计开销。
电磁兼容性（EMC）是指设备或系统在其电磁环境中符合要求运行并不对其环境中的任何设备产生无法忍受的电磁干扰的能力。因此，EMC包括两个方面的要求：一方面是指设备在正常运行过程中对所在环境产生的电磁干扰不能超过一定的限值；另一方面是指器具对所在环境中存在的电磁干扰具有一定程度的抗扰度，即电磁敏感性。
中共中央总书记习近平在主持学习时强调，要充分认识推动量子科技发展的重要性和紧迫性，加强量子科技发展战略谋划和系统布局，把握大趋势，下好先手棋。从技术和法律角度来说，习总书记所谋划的“把握大趋势，下好先手棋。”应当指开拓领先的技术并且在全球范围内获得知识产权优势。“把握大趋势”是从技术角度，而“下好先手棋”是从知识产权角度而言。本文将探讨这两者的结合，如何利用现阶段国内量子技术的科技优势向国内外延申，获得知识产权体系的保护，在全球范围内获得竞争优势。本文主要从宏观角度分析当前量子通信领域的核心技术和专利保护的着重点。
联邦学习的概念在2016年由谷歌率先提出，最初用于解决安卓手机更新本地模型的问题。而近年来随着各个国家对个人隐私和数据安全的重视逐步提高，联邦学习作为机器学习和隐私计算的结合体，为解决数据孤岛问题开辟了一片全新领域。在医疗、金融、零售等领域逐渐涌现出了一些很有价值的应用场景，有部分场景已进入具体的落地应用阶段；在业界也出现了支持联邦学习架构体系的工业级开源框架，如FATE（Federated AI Technology Enabler）。
进行了SiC/6061复合材料真空辅助压铸试验，研究了表皮层和不同壁厚试样内部孔洞的形成机理，并探讨了其对试样力学性能的影响。结果表明，不同壁厚试样均存在厚度约为0.5 mm的表皮层，2 mm壁厚试样以分散的气孔为主，壁厚增大为4 mm后，孔洞转变为以气缩孔为主，并形成了大尺寸缩孔，孔洞集中于试样轴线心部区域。拉伸过程中，大尺寸缩孔易诱发试样脆性断裂，而处于表皮层中的颗粒易引起表皮层脆性破坏，导致试样力学性能下降。
当前，中国已经进入交通强国建设、快速城市化进程、经济社会转型变革、智能车路协同创新发展、新基建与数字化转型发展的新时期，新交通模式生态环境正在形成，城市交通与区域交通的工作重点已由大规模规划建设转移到高质量运行管理方向上来，传统的交通规划与管理、交通管理与控制学科理论方法面临着更新及挑战。2020年8月，中国科协在第二十二届年会闭幕式上发布了10个对科学发展具有导向作用的科学问题，其中第六个问题是：数字交通基础设施如何推动自动驾驶与车路协同发展？
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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。
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大模型是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。大模型以其在模型精度和泛化能力等多个指标上超越传统AI模型的表现，以及赋能千行百业的巨大潜力，成为当今世界各国人工智能技术发展的核心方向。
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