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。
大数据时代下,数据作为原生力量已经植根于各行业的科技基础之中,借助智能技术,数据在生产生活中日益发挥出决定性作用。数据库服务作为数据管理的关键形态,也正在形成独有的生态体系。本文对大数据时代背景下的中国数据库服务生态现状进行了分析,从服务定义、服务范围、服务形式、服务品质和市场规模等方面作出了详细阐述,期望对中国数据库服务生态的建设提供有价值的参考。
自党的十九大以来,党和国家愈发重视网络信息安全,习近平总书记提出了总体国家安全观,指出“没有网络安全就没有国家安全”。党和国家对网络安全的重视同我国当前的经济社会基础环境是密不可分的。自改革开放以来,尤其是最近十年,我国紧紧跟随互联网产业革命,依托国内和国际市场成为了世界上数一数二的互联网大国,孵化出了一些列具有国际影响力的互联网行业巨头,推动了云计算、大数据、人工智能等新兴技术从诞生到逐步成熟,深刻影响了人民生产和生活的方方面面。
通过对美国的FHWA噪声预测模型、德国RLS90噪声预测模型和我国HJ2.4-2009声导则噪声预测模型等国内外常见的交通噪声预测模型预测结果对比表明,各个预测模型计算结果大致相当,尤其是我国的HJ2.4-2009声导则噪声预测模型和德国“RLS-90”预测模型。
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交通运输中的碳排放主要来源于运输过程中交通运输工具燃料燃烧产生的CO2排放。基于交通运输领域能源消费情况,本文测算了2019年我国交通运输领域产生的直接CO2排放量,其中不包括国际海运、国际航空部分的直接排放以及使用电力产生的间接排放。2019年,交通运输领域CO2排放约占我国全社会CO2总排放的11%
基础设施建设具有初始投资大、回收期长等特点,我国基础设施融资模式先后经历了以财政投资为主、以融资平台为主、多元投资并存的3个阶段[1],资金来源呈现出由财政逐步向社会资本转变的趋势,但现阶段资金来源仍以地方财政为主。基础设施投资资金来源的多样化对缓解地方财政压力意义重大。
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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,
基于数字孪生技术的发电厂智能巡检系统基于数字孪生技术的发电厂智能巡检系统基于数字孪生技术的发电厂智能巡检系统基于数字孪生技术的发电厂智能巡检系统基于数字孪生技术的发电厂智能巡检系统
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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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