近 年来，在新兴前沿技术推动下，新一轮军事革命蓬勃兴起，军事智能化发展脉络愈加清晰。在后勤保障领域，世界发达国家围绕无人智能化这一主线，以期通过技术突破，实现无人智能化装备在后勤保障领域广泛部署应用，逐步推动传统的核心主导保障能力向智能化方向发展，进而形成后勤保障整体态势的根本性演变。按照这一思路，外军从国家和军队战略层面统筹无人智能化建设，着眼后勤保障领域智能发展需求，在技术研发、装备研制等方面做出系统性布局，初步形成一些新质保障能力，正在影响改变着传统后勤保障理念和模式。
MEC是满足5G关键性能指标的使能技术，也是赋能自动驾驶技术的关键技术之一。首先介绍了自动驾驶的分级标准，讨论了两种不同的技术实现路径和两阶段的发展步骤，研究自动驾驶对网络能力的需求，说明了MEC的功能架构及应用类型。基于MEC的特点，探讨了自动驾驶服务中的4个重点场景，最后提出了MEC在自动驾驶领域的商业模式。
5G作为新一轮信息技术变革的关键基础设施，为各行各业数字化转型创造了新的机会。工业互联网是5G的一个重要应用场景，近来获得了迅猛发展，各类应用逐步渗透到社会生活的方方面面，实现了各种生产要素的互联互通和智能化处理，让大量的机器每时每刻都在自动地相互协作，极大地延伸了人的智力和体力。但工业互联网对社会发展具有两面性，在网络正常时能极大地促进社会生产能力，在网络出现大规模安全故障时，会中断整个产业链的协作，导致经济安全和国家安全问题。因此5G安全是工业互联网安全、经济安全、国家安全的最底层的基石，需要有高可靠的安全措施保障社会的正常运行。
物联网的发展开启了万物互联时代，设备的爆炸式增长和应用的多样化带来了海量数据，对传输带宽、时效性、异构接入等提出了新要求。边缘计算在靠近数据源侧进行数据处理，有效地减少数据传输量、降低服务响应时延、增强网络效能。本文在物联网架构的不同位置引入边缘计算，形成端边缘、网边缘和云边缘三类边缘，分析三类边缘的技术方案，总结边缘计算目前存在的问题，为物联网边缘计算的发展提供参考。
物联网应用发展带来终端设备的指数型增加，据思科网络指数预估[1]，到 2022 年，网络设备连接量将达到 500 亿，其中物联网终端占比将达到 51%。由于物联网终端的资源局限，往往需要借助远端的云计算资源为用户提供服务，如果将终端所有数据传输到云中心统一处理后再返回终端，势必给网络链路和数据中心带来极大的压力，也极易导致云中心过载而拒绝服务（DoS），影响终端用户体验。
血脑屏障是介于血液循环系统和脑部中枢神经系统之间的一种动态界面，主要由脑微血管内皮细胞、星形胶质细胞、周细胞及一系列转运体和紧密连接蛋白构成，它们形成了一种致密的屏障，维持脑部内环境的稳态平衡，但同时也对作用于中枢神经系统的 药物的开发造成了困难。血脑屏障的体外模型有成本低、易操作、条件可控等优点，可以一定程度上预测体内实验的结果，减少在体实验成本，更符合伦理学，可用于脑部病理生理的研究和药物的筛选。综述了血脑屏障的组成和体外血脑屏障模型常用的细胞及其特点， 旨在为血脑屏障体外模型的构建提供参考。
随着油气勘探开发程度的不断深入，勘探开发领域正逐渐转向深层特深层、复杂地层、深海极地和非常规油气藏，对钻井工程提出了更高要求。文章介绍了近年来钻完井、压裂改造等技术及装备工具取得的最新进展，分析了钻井技术发展趋势，如提速提效技术装备仍是研发重点，提升技术装备在复杂地层和环境的适应能力，深海技术装备研发热度不减，精细压裂增产技术装备备受关注，地质工程一体化技术装备加速推进，自动化、智能化技术装备研发持续升温等。提升石油工程技术装备水平是实现各类油气资源高效经济勘探开发的重要手段。
近年来，世界各国都加快了深海观测和海底传感器技术研发的步伐，特别重视海洋探测、水下声通讯、海底矿产资源勘探等深海技术。目前海底观测网主要可分为无缆锚系-浮标系统和有缆观测网系统两大类（NRC,2000）。根据观测技术可划分为海底观测站、观测链和海底观测网络（陈鹰等,2006）。
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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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