未来通信网络需要满足“空天地海”一体化、超高密度设备连接、海量数据流量处理以及高度智能与自治化等特点，对网络的超性能计算能力提出了迫切需求。量子计算作为后摩尔时代的最重要的计算技术之一，拥有经典计算无可比拟的并行计算与信息处理能力，有望成为未来通信网络的关键使能技术。首先分析了量子计算在通信网络中应用的潜在需求，在对量子计算、量子算法和量子衍生技术的发展现状进行介绍的基础上，重点探索了若干量子计算在无线网络中的潜在应用场景，进一步展望了量子计算在未来通信网络中的应用前景。
联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的人工智能基础技术，在 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中，联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络，还包括随机森林等重要算法。联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。
5G LAN功能已经成为5G网络在工业互联网应用中最重要的增强能力之一。参考传统交换机的常用组网拓扑，分析了5G LAN的组网和转发需求，研究了支持5G LAN功能的UPF转发模型，设计了UPF软件架构，并基于开源软件完成了Ethernet类型5G LAN的基本转发功能验证，为5G LAN技术研究和应用提供参考。
为解决移动通信网络智能化中因用户隐私保护、数据孤岛等因素导致数据无法集中训练等问题，网络可融入联邦学习技术，构建高效的分布式可信网络智能化架构。概述了联邦学习研究现状以及标准现状，介绍了基于联邦学习的网络智能化架构，并基于该架构验证了客户体验管理应用案例，为移动通信网络与联邦学习的融合提供了参考和借鉴，进一步推动了联邦学习技术在网络智能化的应用。
为了满足教育、文旅等行业客户同时访问内网及互联网的需求，需要制定5G双域专网解决方案。首先对双域专网的业务场景进行阐述，并归纳了三类共性需求，然后围绕业务开展的四个要素进行分析，明确了相应的关键技术，并整合形成两大类双域专网解决方案。最后面向商用实施，结合UPF的部署位置和方式，阐述不同的商用部署模式。未来，将结合各省市相继落地实施的案例，进一步完善双域专网方案，助力5G进一步融入教育、文旅等行业的数智化升级。
以GSM（Global System for Mobile Communications）为代表的2G移动通信技术经过20年的发展和普及，使全球移动话音通信业务获得了空前的成功。到了4G LTE时代，伴随网络速率的大幅提高，话音实现了高清音质传输，并在音频通话的基础上开始拓展视频通话业务市场，同时，以多媒体彩铃为代表的各种话音增值业务也推动了用户业务和体验的不断升级。
海底管线就是铺设在海底的管道和缆线（光缆、电缆），有埋设在海底下面的，也有敷设在海底表面的。海底管线先是从电报电缆发展起来的，1866年跨大西洋海底电缆（The Atlantic Cable）铺设成功，实现了欧美大陆之间跨大西洋的电报通讯。时至今日，随着社会经济和科技发展，海底管线的种类越来越多。
传统的光视觉系统包括水下摄像机、照明等设备用来满足获取光学图像和视频信息等基本的要求。而现在的光视觉系统不仅要求满足上述要求，还要求具备对图像和视频信息进行处理、特征提取以及分类识别的功能。总之，只能水下机器人中光视觉系统的使命是：快速、准确德获取水下目标的相关信息，并对信息进行实时处理，将处理结果反馈给计算机，从而指导机器人进行正确的作业。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
这种让液体以压的方式，使物体克服阻力运动，也就是传递动力（力和速度）的技术，就是液压传动，也被简称为液压。 因为相比较上述的动压传动而言，这里的液体流动速度可以慢得多，所以，也被称为静压传动、静液压传动。
C-MAPSS是由NASA开发并公开可用的一款仿真软件，能够模拟发动机在不同飞行条件下的运行情况，包括各种操作设置、环境条件和潜在的故障模式。在官方数据共享平台上：https://data.nasa.gov，有一个大型公开可用的数据集，包含了发动机从开始运行到故障发生的所有模拟数据。该数据集是一个多变量的时间序列，通过多个传感器通道记录的数值来表征故障演变。今天我们要做的就是利用该数据集来预测发动机的剩余使用寿命。
在上一篇总结中，我们用分段线性模型来近似发动机性能衰退的不同阶段，最终的预测效果有了极大的提升。今天我们再基于分段线性模型，尝试使用XGBoost算法来对RUL进行预测，对比一下与LSTM谁的性能更优一些。
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