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随着零信任架构的广泛流行，我们已经能看到其理论原则、适用场景、落地方案在各个行业、各个安全领域都有所体现。SANS研究院最近发布了一份零信任网络环境下与传统网络环境下事件响应的对比测试研究论文，测试结果显示，在满分40分的情况下，零信任架构下的事件响应达到38分，而传统边界架构下只有13分。在零信任原则和云服务结合使用的场景下，事件响应的效率和能力相较于传统网络架构会有明显提升。同时，随着组织面临的安全风险不断激增，威胁态势日益严峻，这几乎要求组织在转向关键服务功能的云服务时必须拥抱零信任架构原则。
从高锟（Charles K Kao）博士在1966年发表了《Dielectric- fiber surface waveguides for optical frequencies》，首次提出了低损光纤理论，为光通信产业打开了一扇希望之门，到今天光通信系统的大规模应用部署，促进了全社会的发展，给全人类的工作生活带来了便利，光通信产业已经度过了整整50周年的风风雨雨。现如今，光通信不仅仅局限于电信业本身，实际上已经成为影响和促进社会众多其他产业发展的中坚力量，关系到全世界的经济发展和社会进步。站在今天，至少可以说现在取得的成就是辉煌的。展望未来，不禁要思考如何把握光通信系统技术的发展趋势，迎接瞬息万变的社会产业变革带来的挑战，构建光通信产业健康发展的美好未来。
2020年7月15日，TOG（国际开放组织，The Open Group）联合SABSA研究院，正式发布中文版指南《安全架构实践的公理》（其英文版《Axioms for the Practice of Security Architecture》发布于2019年7月）。指南的受众是安全架构师，或对安全架构感兴趣的人。笔者如获至宝，对20条公理，分别做了极简摘录，可谓字字珠玑、句句经典。
TSN（Time Sensitive Network，时间敏感网络）是由IEEE 802.1 TSN任务组制定的一系列IEEE 802以太网子标准集，该任务组成立于2012年，由IEEE 802.1 AVB（audio video bridging，音视频桥接）任务组改名而成。AVB工作组致力于解决音频视频数据在以太网介质上传输时的时延较高、抖动较大、传输不确定等问题。TSN通过无缝冗余等机制扩展了AVB技术的性能，为网络提供有界低时延、低抖动和极低数据丢失率的能力，使得以太网能适用于可靠性和时延要求严苛的时间敏感型应用场景。
随着智能互联、自动驾驶、电动汽车及共享出行的发展，软件、计算能力和先进传感器正逐渐取代发动机的统治地位。与此同时，这些电子系统的复杂性也在提高。以当今汽车包含的软件代码行数（SLOC）为例，2010年，主流车型的SLOC约为1000万行；到2016年达到1.5亿行左右。复杂性正如滚雪球般越来越高，不可避免地导致了与软件相关的若干严重质量问题：这在近期若干起大规模车辆召回事件中屡有耳闻。
时间敏感网络（Time-Sensitive Network，TSN）因具有可保证数据确定性传输的能力，被业内认为将作为工业控制、车载网络、5G网络系统等高质量服务的承载技术。这些应用场景要求时间敏感网络可以承载复杂的流量模型，并实现自适应的网络资源调度。同时，也需要凭借以业务认可程度为标准的服务评价方法论，用于从业务体验角度衡量时间敏感网络的性能，一方面可以评价时间敏感网络对于业务承载质量与需求的符合度，另一方面可以作为网络资源调整及性能调优的依据。
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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”。
:系统维护主要针对单位的管理员和高级用户而设置管理员用户拥有最大的权限，可以全方位控制电子图书馆中的信息资源。而高级用户，则根据管理员分配给它权限的不同，进行权限之内的管理。
回顾2025年，AI领域的发展可谓“风起云涌，高潮迭起”，从年初的DeepSeek V3/R1开源大模型异军突起一举打破硅谷大模型巨头的垄断，再到DeepSeek-OCR对超长上下文的颠覆式创新，GPT/Claude/Grok/Gemini竞相发布新品，发布不断刷新了大语言模型性价比和推理能力的上限，而大模型的应用也从聊天对话和内容生成全面升级为目标驱动可独立思考规划并调用工具完成复杂任务智能体，正式开启了“Agent元年”，企业开始扎堆投入Agentic应用智能化改造，而多模态大模型及世界模型在自动驾驶、机器人具身智能以及媒体娱乐行业的应用落地也不断取得新的突破。
PID是比例(Proportional)、积分(Integral)、微分(Differential)的缩写PID是一种闭环控制算法，它动态改变施加到被控对象的输出值(Out)，使得被控对象某一物理量的实际值(Actual)，能够快速、准确、稳定地跟踪到指定的目标值(Target)PID是一种基于误差(Error)调控的算法，其中规定:误差=目标值-实际值PID的任务是使误差始终为0PID对被控对象模型要求低，无需建模，即使被控对象内部运作规律不明确PID也能进行调控
紧接上文，我们讲的是连续形式的PID公式，但连续形式的PID需要用模拟电路来实现，对于单片机而言，我们需要离散形式的PID，本节我们就来看看离散型PID的具体实现：
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