可以自定义一个环境变量文件，比如在某个项目下定义 uusama.profile，在这个文件中使用 export 定义一系列变量，然后在 ~/.profile 文件后面加上：sourc uusama.profile，这样你每次登陆都可以在 Shell 脚本中使用自己定义的一系列变量。 也可以使用 alias 命令定义一些命令的别名，比如 alias rm="rm -i"（双引号必须），并把这个代码加入到 ~/.profile 中，这样你每次使用 rm 命令的时候，都相当于使用 rm -i 命令，非常方便。
做运维，不怕出问题，怕的是出了问题，抓不到现场，两眼摸黑。所以，依靠强大的监控系统，收集尽可能多的指标，意义重大。但哪些指标才是有意义的呢，本着从实践中来的思想，各位工程师在长期摸爬滚打中总结出来的经验最有价值。
线程是CPU调度的最小单位（程序执行流的最小单元），它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单元。一条线程是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。
目前国内三大运营商都有部署第三方接入型 OTN 设备（CPE设备）的需求，在接入层实现末端 OTN 设备解耦以降低客户接入成本，但大规模部署 CPE 设备时，对CPE设备的DCN网络部署的考虑较少。通过分析CPE设备DCN网络互通的原理，结合现网部署可能遇到的问题，提出不同方案进行分析比较，为CPE设备泛在工程化提供一些经验。
从原理上讲，并行通信拥有更多数据线，理应拥有更高的信息传输能力。但现实并非如此，因为并行传输的前提是各路信号同一时序传播且同一时序接收，时钟频率过高时各路信号难以合拍，布线稍有差异就会引起错误。另外，并行线路占用了更多空间，消耗更多成本。因此近几年串行通信技术回归主流，典型代表无疑就是USB。
水下通信，主要依赖手段是低频声波，受水声信道的随机变换性制约，水声通信延迟较大，在浅水区域存在复杂的时变和空变特征，带宽很难超过50kHz，利用多载波调制技术，能达到1～20kbit/s，然而多数情况下通信速率在1kbit/s附近。难以满足包括潜水员、AUV（Autonomous Underwater V ehicle）等水下活动单位间的信息交换，以及水下监测节点、传感网络与水面及陆上中转平台的数据交换需求。
车联网是运用大数据、云计算、人工智能等信息通信技术,通过车内网、车际网和车载移动互联网，进行车-车、车-路、车-人、车-平台等的全方位连接和数据交互，实现动态信息服务、车辆智能化控制和智能交通管理的一体化网络[1-2]。车联网主要是利用先进的传感技术以及互联网技术等对道路状况进行提前预知和感受，保证车辆的行程安全和人们的出行安全，提高出行效率。
单分子测序技术在肿瘤诊断中的应用研究进展单分子测序技术在肿瘤诊断中的应用研究进展单分子测序技术在肿瘤诊断中的应用研究进展
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。
多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景
2025 年，全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年，人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进，端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时，硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比，泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。
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