霍华德的“田园城市”理论是城市开发边界理论的思想启蒙，该理论提出通过限制人口规模来限制建设用地规模，保障城市开发边界的稳定性，确保城市开发边界外的田园不被侵犯，城市若进一步扩张，则需要建立新的“田园城市”。因此，“田园城市”理论中有关城市开发边界的论述，解释了划定城市开发边界最原始的目标—保持城市与乡村良好的互动关系，保持城市周边拥有良好的生态环境。
既有公共建筑改造与城市更新发展具有紧密的同构性。建筑师阿尔多·罗西在《城市建筑学》一书中提出了“城市建筑”的概念，他认为“城市是一个巨大的人造物，是一个庞大复杂历时增长的工程，城市建筑作为城市整体中的局部片段，其特征与城市本身一样。因此，建筑是城市发展过程、状况的存在证据。”建筑改造应充分考虑到历史、环境在空间、形式、文化和风格上的紧密联系。我国正处于快速建设时期，在这一过程中出现了大量风格怪异、形态尺度夸张与城市空间毫无联系的公共建筑，部分原因在于修建性详细规划提出的种种抽象数据不能切实指导建筑项目的具体实现方式。因此，城市设计作为控制城市形象和城市空间的学科，应在控制性详细规划的基础上对建筑形态的限定做进一步补充。
随着城市发展进入优化改革新时期，针对当前存在的各行业规划相互“打架”的突出现象，国家高度重视，在2013年12月举行的中央城镇化工作会议指出，“要建立统一的空间规划体系、限定城市发展边界、划定城市生态红线。” “按照促进生产空间集约高效、生活空间宜居适度、生态空间山青水秀的总体要求，形成生产、生活、生态空间的合理结构”。
在短暂的 30 多年里，深圳工业经历了从无到有、从小到大、从低端向高端、从粗放型逐步向集约型转变的发展历程。随着工业化的逐步推进，深圳工业用地规模急剧扩张，截止到2014年全市工业用地面积达到273.68km2，原特区外地区成为全市工业的主要集聚地区（ 图 1）。然而，形成于城市不同工业化发展阶段的工业区，随着新型城镇化的发展过程及城市规模的扩张，在产业格局调整与空间重构的双重作用下，逐渐出现了物质性老化、功能性衰退和结构性失衡等问题，与城市发展的功能布局、空间结构及生态环境要素之间的矛盾日渐明显，成为了所谓的旧工业区。
成都市从 2003 年开始实施城乡统筹发展综合配套改革，着力从统筹城乡发展和解决“三农”问题入手，探索成都市科学发展、构建城乡经济社会发展一体化新格局之路，在短短几年的时间内就建立了“城乡同发展、共繁荣”的体制机制，创造了“成都模式”。
绿色建筑空间分布是绿色建筑专项规划的核心内容，也是绿色生态城区规划的重点和难点。2012年4月财政部与住房和城乡建设部联合发布的《关于加快推动我国绿色建筑发展的实施意见》规定了绿色生态城区的基本条件是：新建建筑全面执行《绿色建筑评价标准》（GB/T 50378）中的一星级及以上的评价标准，其中二星级及以上绿色建筑达到30%以上，对绿色建筑空间分布提出了较高的要求。
将每个结点的孩子结点构成一个单链表,称之为孩子链表。n个结点的树有n个这样的孩子链表。为了方便起见,我们将每个结点存放在一个顺序表中,顺序表的每个元素有两个域:一个是存放该结点的数据值；另一个是存放该结点的第一个孩子的地址。孩子结点也有两个域:一个域是存放该孩子结点在顺序表中的位置数组下标）,另一个域是存放下一个孩子的地址。
人本主义是一种哲学思潮，体现该理念的规划实践古已有之。无论是古希腊的城市建设，还是我国唐长安东西市和北宋汴梁街市的形成，都可以看到人本理念的萌芽。在现代城市规划发展历程中，人本理念日益受到规划界的关注。在霍华德、盖底斯和芒福德等众多人本主义城市规划理论家中，以霍华德的“田园城市”理论影响最大。自1970年以来，在后现代主义思潮的影响下，西方国家城市规划主流理念实现了由科学主义向人本主义的转型。
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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”。
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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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