光镊技术自上世纪七十年代由阿瑟·阿什金开创以来，作为捕获和操纵中性粒子的通用工具，已在分子生物学、纳米技术和实验物理学等领域得到广泛研究和应用. 基于光镊技术的传感与精密测量系统，通过激光束悬浮传感单元，而非与装置固连，相比传统固态传感器，无机械耗散. 此外，与液体或空气介质中的光镊系统不同，在真空中运作的光镊系统可实现传感单元与环境的完全隔离. 基于上述优势，基础物理学和应用物理学领域科学家对真空光镊开展了大量研究. 本文回顾了真空光镊技术的基本概念和发展历史，帮助读者全面了解该领域.
深度学习是一种通过多层叠加的非线性处理层构成的计算网络，如图1（a）所示。输入层x 与输出层y 之间包含了多个隐藏层，每个隐藏层节点是一个非线性函数，该函数的输入z 是前层输出的一个线性加权，权重是wij（从上层第i 个输出到本层第j 个处理单元的权重）。这类网络理论上能够拟合从输入向量到输出向量的任意函数。对于分类问题，这个函数可能是一个输入x 属于某个输出类别的概率；对于预测问题，这个函数可能是从x 到y 的复杂变换的一个拟合。如果通过某种逻辑组合使用多个深度学习网络，还能够实现降维、去噪、还原、模拟生成等复杂计算。
对态势的理解是人们组合、分析、解读和保留信息的过程。在态势提取的基础上，我们可以采取一系列方法和技术来对安全态势进行进一步的理解和处理，这其中包括安全检测和分析、态势指标构建和态势评估等。本文对网络安全检测和分析的相关技术进行介绍和说明。
光学涡旋是指光束在相位中以ei？φ轴的形式以奇点形式传播（φ是横向平面上的方位坐标且？是一个整数量子数），其波前具有拓扑结构，在相位奇点周围的螺旋形空间波前产生拓扑荷？。在1992年光学涡旋产生之后，各种方法相继发展起来。在此，Wang等人总结了产生光学涡旋的最新进展。在介绍光学涡旋光束的基本原理及其应用之后，研究人员总结了利用分立元件和激光腔产生光学涡旋的不同方法。特别地，强调了平面相位板产生旋涡的最新发展，平面相位板能够通过纳米尺度的动态或几何相位设计螺旋相位面并强调了这两个不同相位的独立运行，这导致了多功能光学涡旋光束的产生和独立的自旋轨道相互作用。此外，研究人员还介绍了涡旋激光的最新进展，包括利用相位元件对传统激光腔进行改造、利用体激光器输出产生涡旋光束以及利用集成片上微激光器产生涡旋光束。类似的方法也用于产生带有分数拓扑荷的分数涡旋光束。研究表明，设计和纳米制造方面的先进技术和方法能够通过多路复用和涡旋阵列从单个器件产生多个涡旋光束，从而为数据处理、信息编码/解码、通信和并行数据处理以及微操作的应用开辟了机会。
零信任是由Forrester Research的分析师John Kindervag在2009开发，并在2010年正式提出的。在过去的10年间，随着云计算、移动互联等技术发展以及全球范围内部威胁的不断涌现，零信任越来越为产业界所接受。
信息技术飞速发展，在不断改变人们生产生活方式的同时，也带来了日益严峻的网络安全问题。如何在网络实体间建立信任关系，是信息安全领域需要解决的重点问题。作为网络安全的基石，网络信任体系衍生出公钥基础设施、标识密码等多种技术。当前，区块链技术以不可篡改、不可伪造、可追溯等特点备受各界关注，在金融、政务、司法等领域广泛应用，也为网络信任体系的构建提供了新的思路。深入分析区块链技术在网络信任体系建设中的应用潜力，有望为新一代网络信任体系的建设提供参考借鉴，具有重要的研究价值与实践意义。
数据安全治理 , 作为一种系统性的围绕数据安全建设为核心的方法和框架体系 , 帮助具有大型数据中心、数据向云端迁移的转型组织、数据高密度行业的企业能够建立一个持续优化改进的 , 尽可能保障数据安全使用的数据安全体系。
微波技术在钯催化Suzuki-Miyaura交叉偶联反应中的应用研究进展微波技术在钯催化Suzuki-Miyaura交叉偶联反应中的应用研究进展
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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”。
2025年是大数据技术标准推进委员会连续发布《数据资产管理实践指南》的第九年。本研究报告通过持续跟踪前沿政策、技术趋势与行业实践，从数据价值释放工作主线、数据资源化管理体系、数据资产化实施路径及未来发展趋势等方面形成系统化成果。研究报告深入剖析了数据资产管理在政策合规、技术融合、生态协同等维度的挑战与契机，并结合金融、能源、制造等行业案例，提炼出差异化管理路径策略。旨在帮助企事业单位厘清管理逻辑、优化实施策略，将数据资产管理与业务目标深度绑定，最终实现数据要素向高价值产出的有效转化。
鱼群生长环境监控 利用多种智能传感器实时感知鱼塘水温、PH值、融氧量等指标，为生产人员提供数据分析、 远程控制、自动喂食等功能;
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