据中国船舶行业协会统计数据，经过市场调整，船舶行业出现一些新的特点，船舶行业总体经济总量幅度变化不大的情况下利润有一定幅度下滑，在总体订单有所下降的情况下，出口订单有所回升，同时船舶行业产业集中度进一步提升，目前前十名的船舶企业占据市场的53.4%以上。随着市场竞争的激烈、利润的下滑和质量要求的提高，船舶行业对制造质量更加重视，而作为切割大户，激光切割在新形势下进一步迎来爆发的机会。激光切割作为一种高效、绿色、高质量、高精度的技术，是促进船舶工业发展及船舶加工制造优化的基石，对船舶行业实现减量化、轻量化、再制造、降低成本，减少工时以及节能环保等方面发挥重要作用。另外，激光切割工艺还是船舶结构前船板备料的理想手段，顺应目前船舶结构大型化制造精度化，建造高效化的发展趋势。
2019年6月6日，工信部正式向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放5G商用牌照，这标志着我国正式进入5G商用元年。过去的这一年，5G基站超过25万个、5G用户超过3600万户、国内5G手机累计出货量5985万部，中国5G产业快速发展。5G作为支撑经济社会数字化、网络化、智能化转型的关键新型基础设施，不仅在助力疫情防控、复工复产等方面作用突出，更在稳投资、促消费、助升级、培植经济发展新动能等方面潜力巨大。
本文介绍了人工智能技术的概念、起源与发展,分析了人工智能技术对未来战争的影响及其在国外军事领域的发展现状,提出了人工智能技术在未来战争有四种重要的发展应用方向:智能作战样式、智能作战体系、智能作战武器、智能作战保障,可为人工智能技术在军事领域的发展和未来战争的应用提出建设性意见。
人工智能是改变世界的颠覆性技术之一，也是影响未来国家实力的重要因素，在军事领域有广阔的应用前景和巨大的发展潜力。根据国内外目前在人工智能武器装备及智能化导弹技术的研究现状，结合人工智能技术在军事领域的应用，以3款智能化导弹为例，总结了现有导弹所具有的智能化技术，提出了将应用于未来智能化导弹中的8种关键技术及发展构想。最后剖析了人工智能技术的双面性，并构想出未来战争形态。
面向工业互联网应用，引入新技术支持 1 微秒同步精度、0.5-1 毫秒空口时延、“6 个 9”可靠性和灵活的终端组管理，最快可实现 5 毫秒以内的端到端时延和更高的可靠性，提供支持工业级时间敏感网络（TSN，Time Sensitive Networking，时间敏感网络）。这些关键能力的加入，将从底层网络架构标准方面推动工业互联网应用的快速落地。
制造业是经济发展和社会运转所需生产资料和生活资料的主要生产部门，具有科技创新密集、产业关联性高、抗冲击能力强等特点。当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字技术加速创新，不断成熟、扩散和渗透，成为推动传统产业转型升级、增强产业链供应链韧性、建设现代化经济体系的重要力量。数字经济时代的工业化呈现出不同于传统工业化的新特征新态势，这为我国制造业重构竞争优势提供了难得机遇。
总结分析“十三五”时期我国棉纺织行业的技术进步。综述了纤维材料、棉纺织设备、纺织工艺及纺织管理方面的创新技术，总结棉纺织行业技术发展呈现的特点，分析行业发展趋势。我国棉纺织行业纤维材料向功能性、多元化、生态化不断扩大，以差别化纤维、功能性纤维、高性能纤维和生物基纤维为代表的新型纤维技术不断发展；梳并联、喷气涡流纺、无槽筒自动络筒等技术实现突破；纺织设备在高速、高产、高效、节能、智能化方面不断提升；关键纺织专件的精度、性能、稳定性、使用寿命持续提高；全流程智能化棉纺成套设备及系统的应用代表了目前国内纺纱设备创新的最高水平，树立了行业发展的新标杆；非棉精梳、半精纺、柔洁纺等工艺技术的创新应用提升了产品品质；通过应用现代化企业制度与技术，可不断提高企业科学、高效、精益的管理和决策水平。认为：我国棉纺织行业技术发展充分体现了“科技，时尚，绿色”定位，未来要强化跨界创新、融合创新，加强行业关键技术突破。
3GPP在Rel-15版本中，NR移动性管理只引入了基本的切换功能，而NR切换0 ms中断时延是为UE提供无缝切换感受的性能需求之一，且在高频移动时UE可能会遇到快速的信号恶化，切换的可靠性也会降低，如何减少切换过程中的数据中断时间以及提高移动鲁棒性是R16一个重要研究方向。针对以上问题，R16移动性增强提出了两个关键技术—双活动协议栈和条件切换。详细阐述了两种关键的增强技术以及各网元之间的协作情况，研究了与传统切换流程的差异、UE侧的协议栈变化，分析了两种移动性增强技术的应用场景，给出了中信科移动预规划的应用方案，为移动性增强技术的研究和应用提供参考。
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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”。
数据巳成为关键生产要素。 在数字经济时代， 数据作为与传统生产要素（土地、 劳动力、 资本、 技术）并列的新型要素， 其价值本质在于通过汇聚、 加工和应用， 优化资源配置、 提升生产效率并创造经济价值。 这一地位的确立源于数据在经济社会发展中的核心驱动作用， 它不仅是信息社会的基础资源， 更是推动新质生产力发展的核心引擎。 习近平总书记指出， 数据是数字经济时代的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。 近年来大模型技术不断取得突破， 大规模高质量训练数据的投入在其中起到了关键作用，也进一步将？“？以数据为中心的人工智能？“？推向一个新阶段。 在国家层面， 以《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》 (“数据二十条”？)为核心框架的数据基础制度体系巳经构建。 该体系围绕数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四大支柱深化制度建设，旨在激活数据要素潜能并规范市场秩序。 这？一“？四梁八柱”式的制度设计， 正从政策框架向实操落地转化， 为数字中国建设筑牢制度根基。 流通利用具有显著紧追性。？一要突破经济增长瓶颈。 通过数“ 十五五”？时期(2026—2030年）， 推动数据资源高效据流通优化资源配置， 提升全要素生产率， 显著降低传统要素（资本、 劳动力）错配成本。 二要满足新质生产力培育的追切需求。 人工智能、 生物育种等战略新兴产业依赖高质量数据融合；数据流通滞后将直接阻碍大模型训练、 新材料研发等关键创新进程， 削弱国际竟争力。 三要破解数据要素市场化改革的深层次梗阻。权属界定模糊导致企业？“？不敢流通”等制度性堵点亟待疏通；数据跨境流动、 隐私保护等风险尚未建立系统化治理框架；安全与效率的平衡面临挑战。 四要抓住全球竟争格局重构的战略窗口期。 加速应对以美国为首的数据跨境流动规则体系， 提升我国数据跨境流通能力与数字贸易规则话语权。 因此， “ 十五五”时期需以流通效率跃升为核心突破口， 系统破解制度、 技术、 安全三重约束。 AI大模型爆发对数据流通利用提出新挑战。AI时代对数据处理的规模与速度要求实现了数量级的跃升， 且数据呈现出巨量小文件、 单一？目录海量文件等独特特征；CPU、 网络的新发展也需要全新软件的匹配， 这都对面向AI时代的分布式文件系统提出了新挑战。 伴随千行百业的数字化转型迈向深水区， AI、 HPC、 大数据等新型关键应用正加速融入企业生产决策系统， 其对业务体验和底座支撑的要求也水涨船高， 既有的存储产品及解决方案难免捉襟见肘。 尤值？一提的是， 生成式AI浪潮打开了？“？潘多拉魔盒？＂， 激活了视频、语音、 文本、 图片等海量非结构化数据的潜能。 很多企业数据中心汇聚了不同应用的多种类、 多格式、 多协议数据， 这对实时分析、 智能决策、 节能减碳提出前所未有的挑战， 以存力变革推动数据服务跃迁势在必行。 本报告着眼于健全AI领域数据资源高效流通利用的政策措施， 提出适应AI应用的数据资源高效流通利用技术路径， 打造高性能分布式存储全闪化数据基础设施底座， 健全精准高效的数据管理体系，构建智能化、 一体化的数据流通利用平台， 深化AI领域数据资源高效流通利用场景， 促进数据高质量供给、 高效流通利用， 降低社会用数成本和用数门槛， 赋能实体经济， 促进社会高质量发展， 打造国际竞争新优势，构建？“数据要素？X？人工智能“？双向赋能的发展格局。
LSTM，善于建模时间序列的非线性动态模式；能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂，对特征解释力较弱。 而随机森林，具有强大的特征选择能力，稳定性高，训练速度快，抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势： LSTM用于建模时序依赖性，提取深层次的时间动态特征； RF用于建模非线性关系与残差校正，增强模型稳定性与泛化能力； 结构更灵活，预测更准确，解释性更强。
今儿和大家分别简单的聊聊：线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解，就是回归，为什么会扯到各种各样的回归？！ 咱们今儿来聊聊，希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法，能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系，也是很多复杂模型的起点。 多项式回归，在此基础上增加了非线性表达能力，适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了，不仅给预测结果，还能告诉你有多“靠谱”。
今儿和大家聊一个非常常用，且重要的分类模型算法：XGBoost ！ 要做分类问题（输出类别），XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来，变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost（提升）？每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”，而是按顺序逐棵建立：每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误（就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距）。
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