近年来，随着工业控制、自动驾驶、远程医疗等产业在全球范围内蓬勃发展，机器类通信（MTC,machine-type communication）的研究变得愈发紧迫。MTC 是 5G 通信系统的三大应用场景之一，MTC中的“机器”泛指一切可以在非人类监控的条件下自行产生感知和通信需求的设备，如自动驾驶汽车、无人值守货架、无人机等设备。3GPP 已经定义了MTC涵盖的两大类通信场景，即MTC的设备与服务提供设备（如基站）间的通信、多个 MTC设备（MTCD,MTC device）间的通信。 LTE 及之前的通信网络是为面向人的通信（HTC,human-type communication）设计的，LTE-A及之后的标准开始在原有 HTC 蜂窝网络的基础上支持 MTC 通信场景。早期 LTE-A 支持的 MTC场景较简单，大部分为小规模传感器网络，如用电量采集网络，这种MTC网络中的MTC节点数少，智能化程度低，数据吞吐量小，时延要求不高（几十毫秒至几百毫秒量级）。然而，随着社会生产力和工业自动化的发展，MTC网络规模越来越大，网络的关键性能指标（KPI,key performance indicator）也越来越高。在FP7 METIS项目中，依据KPI的不同，将 MTC 场景划分为大规模机器类通信（mMTC,massive machine type communication）与超可靠机器类通信（uMTC,ultra-reliable machine type communication）两类。mMTC是指超大量（通常为百万级别）传输极短数据分组的MTCD的通信场景，如智能电网中超大规模传感器网络、智慧城市大气监控传感器网络；uMTC是指有极高可靠性和极低时延需求的 MTC 场景，如车辆对万物连接（V2X,vehicle-to-everything）通信与全自动无线控制工厂应用。MTC场景的引入为通信网络的发展提供远景的同时，也为构建通用的无线网络解决方案带来了新的挑战。 传统的HTC网络（LTE及LTE之前的通信网络）是面向人设计的网络，其场景被归类为 5G 标准中的增强型移动宽带（eMBB,enhanced mobile broadband），其主要目标是尽可能提高频谱效率以满足大量HTC设备的通信需求。然而，MTC网络与HTC网络的设计需求有显著差异。就网络KPI而言，HTC设备的数据流量以高峰值速率的下行流量为主，因而传统通信网络的设计重心在于提高频谱效率以尽可能满足用户的峰值流量需求。与之相比，mMTC 网络的设计重心在于满足网络的极高MTC用户数量、覆盖范围、室内渗透能力和可扩展性需求；uMTC 网络的设计重心在于满足网络的高可靠和低时延性能需求。就通信网络的功能需求而言，在HTC通信系统中，人与终端紧密连接，人具有感知和决策智能，因而终端的智能化程度低。然而，机器不具备人类天生的感知和决策智能，因而 MTC 网络节点需要搭载多种传感器和智能计算设备以具备环境感知能力和计算决策能力。其次，很多MTCD的计算资源和能源受限，如环境监测传感器，为了实现多节点协作以提高网络整体感知和计算性能，MTC网络节点间需要实现低时延通信和高效数据融合决策。最后，MTC网络的上行数据量一般远大于下行数据量，如在远程医疗手术过程中，下行数据多为短分组的控制数据流，上行数据则为视频、音频等多媒体数据，而 HTC 网络主要应对大量下行数据。上述因素决定了传统的HTC网络绝不能直接应用于MTC网络，研究人员必须对MTC网络进行针对性设计。 为了满足mMTC及uMTC在时延、吞吐量及可靠性等方面的KPI需求，全球各国已经抓紧研究和部署兼容高性能 MTC 的 5G 通信系统。目前， 3GPP已经发布了5G标准，然而，5G通信系统的性能指标尚不足以完全实现未来智慧城市的愿景，如基于触觉互联网的远程医疗和增强现实应用均要求系统的空口时延小于0.1 ms，而目前5G通信系统的空口时延标准为小于1 ms。为了满足智慧城市的智能监控、智能无人交通调度等需求，MTC业务数据量占所有通信业务数据量的比重将会大幅度上升。为了满足未来通信需求，世界各大科技强国竞相开展 6G 移动通信的研究，以期在未来的产业竞争中拔得头筹。2019年9月，由芬兰Oulu大学发布的6G报告中指出：6G系统被称为泛在无线智能（ubiquitous wireless intelligence）。其中，智能 MTC 系统将会是实现未来智慧城市的关键研究领域之一，至今仍然是一个开放性的研究课题。
智慧农业以农业资源为基础、 市场为导向、 效益为中心、 产业化为抓手 ，面向农业管理部门、 农 技推广部门、 农业企业、 农业园区和基地、 农业专家、 农民等多层次用户体系 ，充分利用计算机与网 络技术、 物联网技术、 音视频技术、 3S技术、 无线通信技术、 大数据技术、 云计算及专家智慧与知识 ， 集成传感器、 监控视频头、 小型气象站、 智能手机等智能化自动化设备 ，建设以农产品质量安全、 农 资安全监管、 农业区域资源为主的政府监管平台 ，以农业标准化生产管理、 农业物联网、 农业生产诊 断决策为主的生产管理平台 ，以及以 “三务” 门户、 植物医院、 农技推广服务为主的信息服务平台 ， 实现更完备的信息化基础支撑、 更集中的数据资源、 更深入的政府监管、 更先进的生产管理、 更贴心 的公众服务 ，实现农业生产、监管、服务一体化支撑 ，以及农业农村全方位、 全过程的信息化、 智 慧化管理 ，达到信息技术与产业发展的和谐提升 ，推动现代农业快速发展。
计算已成为承载数字化经济的基础设施，云网络是云计算的关键底座，对云网络的理解和应用成为企业和技术人员用好云的关键要素。区别于传统网络，云网络是因云而生的网络，伴随着操作系统、网络、虚拟化、SDN、NFV、可编程芯片等相关技术生态不断演进。而云原生技术、安全技术、边缘计算和 IoT 等领域的发展进一步增加了从“应用-云-网-边-端”体系的复杂度。对网络关键原理和应用实践的体系化介绍对能帮助业界相关读者由浅入深看到当前云网络技术的全貌。
2016梅溪湖水环境综合整治智慧水务初步设计报告（197页）
金刚石是一种稀有、贵重的非金属矿产，具有独特的装饰功能及广泛的工业用途，在中国国民经济建设中发挥着重要的作用。本文通过对全球金刚石矿的储量分布、勘探投入、生产状况、重要矿业公司等情况进行的深入分析，总结了全球金刚石的资源现状，并对主要国家其金刚石矿的资源特征及勘探开发状况展开进一步详述。与国外相比，中国面临着金刚石资源储备严重不足的问题，针对这一问题，本文提出以下五点建议：①利用高新技术，加大国内金刚石勘探找矿工作；②加强同非洲金刚石资源丰富国家的勘探开采合作；③国企与私企创联协同进军金砖国家的金刚石资源；④选择海外金刚石潜力矿山项目灵活进行投资；⑤建立稳定的境外金刚石矿产品供应基地。
信息技术改变了人类的工作和学习方式，赋予职业和职业教育新的内涵和要求。一方面，传统职业的工作方式和工作流程正在发生一系列的变革，另一方面，一些新兴职业的“工作空间”和“工作方式”本身就依赖以互联网为核心的信息技术。职业教育的办学模式和教学模式也将随之发生革命性变革。
传统,发电,企业,产业,升级,战略,转变,发展,方式,研究,朱,同,斌
天河智慧城智慧水系（东部水系）连通一期工程建设项目环境影响报告书（188页）DOC
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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。
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，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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