2016 年，语雀孵化自蚂蚁科技，当时，蚂蚁金融云需要一个工具来承载它的文档，负责的技术同学利用业余时间，搭建了这个文档工具。项目的初期，没有任何人员和资源支持，同时也是为了快速验证原型，技术选型上选择了最低成本的方案。
IAM的构建模块可以分为三类：身份、认证、授权。现有技术主要集中在前两个方面，即身份生命周期管理和身份认证。而授权通常由开发人员和应用程序所有者负责。所导致的结果是没有真正的控制，也缺乏对用户可以做什么或看什么的可见性。
网络和通信技术，特别是用于战场等竞争和资源受限环境的网络通信技术，正在不断发展。不同军事应用对延迟的敏感性有很大差异。例如，与低速地面军用车辆不同，辅助无人机导航应用的数据包传送时间限制相当严格。另一方面，基于感知-处理-执行循环的应用程序，其所处理数据的有效期要比广播战时视频流的应用程序短，数据量要少。此外，军事应用需要各种网络支持，如窄带、宽带和移动服务。例如，提供战术射频识别（RFID）和军用车辆远程无钥匙进入服务的应用，利用窄带服务即可满足其瞬时需求。而应用要共享卫星图像则需要宽带服务，以获得更高传输容量。如果底层网络无法满足军事应用的多样化需求，那么其QoS（例如吞吐量、响应时间和丢包率）就会下降，而对任何军事应用来说，QoS降低造成的后果在军事行动中可能是毁灭性的。因此，在战术环境中，满足军事应用QoS要求至关重要。它还迫切要求网络基础设施具有自适应性，能够应对应用程序QoS需求的任何变化。
美国太平洋时间2020年9月13日，美国图形处理器和人工智能芯片巨头英伟达（NVDA US，无评级）在官网宣布计划以总价为400亿美元的英伟达股票和现金从日本的软银和软银愿景基金收购全球最大处理器内核IP（Intellectual Property）供应商ARM Limited。据ARM官网介绍，全球超过95%的智能手机基于ARM IP开发，中美贸易摩擦的时代背景下，继X86架构被美国牢牢掌控之后，ARM架构或同时被美国公司掌控，引发市场对中国缺少自主处理器架构和芯片产业链安全广泛关注。
把各种元器件和部件装配成整机，进行必要的调整和测试，以及按规定对整机进行检验与试验，则是必不可少的十分重要的程序。电子整机产品的质量，最终要靠这道程序保证。
一部高质量的性能优良的电子整机产品的制成，要经过多道工序，其质量好坏，取决于多种因素。包括：原材料的质量，元器件和部件的性能和质量，线路设计的优劣，结构安排的合理性，工艺的先进性，造型设计是否美观等等。
高频开关电源因应用需要,进一步向着高频化、高效率、高功率密度、低噪音、抗干扰、低污染和模块化的方向发展。相应的国内外标准越来越严格,这也标志着相关技术的发展也越来越成熟和稳定。在此背景下,能够达成高效率用电与高品质用电相结合的高频开关电源成为了研究重点。
软件定义时间敏感网络：SD-TSN。融合了软件定义网络技术与时间敏感网络技术的综合系统网络。该网络既具备软件定义网络的组网灵活性、协议无关转发的高适应性、转发控制分离的高效性与可控性，同时又具有低延时、低抖动的时间敏感特性。通过软件流表与队列映射的灵活定义，极大放宽了全网流规划调度的难度，增强了TSN网络的适用范围和行业兼容性。
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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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