随着汽车向以人为中心的“第三生活空间”演变，汽车与驾驶员之间的交互已不再局限于简单的行车状态交互，而是逐步扩大至智能驾驶、资讯娱乐等，传统仪表已无法满足用户的安全、智能、沉浸式体验需求。在此背景下，抬头显示（HUD）应运而生，它将行车状态、导航、辅助驾驶等信息直接投射在驾乘人员眼前，驾驶员无需切换视线就可以直观地感受行车状态等信息，大大缩减了盲驾时间，提升行车安全。 HUD 正在经历着三种产品形态的迭代更新，C-HUD 是第一代产品，由于成像效果差、成像尺寸有限且存在安全隐患，正逐步被淘汰；第二代产品 W-HUD 相比 C-HUD 在成像尺寸、成像质量等方面均有所提升，但 W-HUD 仍没有从根本上解决成像距离近的问题。由此第三代产品 AR-HUD 出现，通过结合虚拟现实技术，将行车信息叠加到实物上面，成像距离更远、成像效果更佳。随着 2020 年第一款 AR-HUD 成功装车，越来越多主流整车企业纷纷布局，未来将迎来大规模量产，引发人机交互革命。为了让更多的受众了解 ARHUD，特此编制本白皮书。 本白皮书以通俗易懂的方式对 HUD 的前世今生进行了回顾，从应用场景和关键技术两大维度入手阐明了 AR-HUD 对我们出行生活的影响，对 AR-HUD 的未来应用场景、技术发展趋势进行了展望。本白皮书的意义在于让更多消费者、车企、行业伙伴认识到 ARHUD 的重要价值，呼吁更多整车企业、HUD 企业、行业协会、研发机构、高等院校等产学研协同推进 AR-HUD 行业发展。 来源：中汽中心 华为

2016年以来，以机器学习（machine learning），尤其是深度学习（deep learning）为代表的新一代人工智能技术不断朝着更加先进、复杂、自主的方向发展，这给经济和社会发展带来了新的变革性机遇。AI应用迎来“物种大爆发”，日益渗透到各行各业和人类生活的方方面面，有望塑造新型的经济和社会形态。与此同时，科技伦理也日益成为了当前AI技术发展与产业应用中的“必选项”，各界纷纷探索AI伦理原则、框架、治理机制等。科技伦理的一个核心议题就是人工智能的透明度与可解释性（transparency and explainability）。2021年11月，联合国UNESCO通过的首个全球性的AI伦理协议《人工智能伦理建议书》（Recommendationon the ethics of artificial intelligence），提出的十大AI原则就包括“透明性与可解释性”，即算法的工作方式和算法训练数据应具有透明度和可理解性。 虽然并非所有的AI系统都是“黑盒＂（black box）算法，并非比非AI技术、传统软件或人工程序更加不可解释，但就当前而言，机器学习模型尤其是深度学习模型往往是不透明的，难以为人类所理解的。未来，人工智能的持续进步有望带来自主感知、学习、决策、行动的自主系统。然而，这些系统的实际效用受限于机器是否能够充分地向人类用户解释其思想和行动。如果用户想要理解、信任、有效管理新一代的人工智能伙伴，人工智能系统的透明性与可解释性就是至关重要的。因此，近年来，可解AI（Explainable ArtificialIntelligence，简称“XAI＂）成为了AI研究的新兴领域，学术界与产业界等纷纷探索理解AI系统行为的方法和工具。 来源：腾讯研究院

近年来，我国深入实施网络强国战略、国家大数据战略，先后印发数字经济发展战略、“十四五” 数字经济发展规划，有关部门认真落实各项部署，加快新型基础设施建设，加快建设高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施，打通经济社会发展的信息“大动脉”。 随着算力网络等新业务的蓬勃发展，流量快速增长，城域汇聚、接入开始大量部署OTN /WDM（Optical transport network/Wavelength-division multiplexing,光传送网/波分复用）网络。但光网络底层传输仍然是光模拟信号，存在较高的复杂性。某种程度上说，城域部署OTN/WDM的复杂程度一点不亚于干线部署，亟需升级转型以适配新业务发展。 本白皮书面向算力网络发展新需求并结合运营商城域光传送网技术发展，开创性提出新一代城域 STAR OTN技术架构，通过波长资源池化、多环共享大幅减少OTN/WDM在城域汇聚和接入层的部署难度和成本，降低机房配套资源诉求，并通过引入数字化波长技术实现波长远程可监、可视、可管，构建网络自动化能力。本白皮书旨在通过构建城域光传送网新型技术架构，推动产业链共同努力，建设更简、更易、更快、更优的城域光传送网，为网络强国贡献力量。 来源：华为 中国移动

持续应用安全（CAS）是基于我国软件供应链安全现状所诞生的一种解决方案，是DevSecOps理念框架在我国商业市场的落地实践，致力于解决敏捷性思想在数字时代提出的安全保障需求。主要针对软件供应链中数字化应用的开发以及运行方面的安全问题，是安全能力原子化（离散式制造、集中式交付、统一化管理、智能化应用）在软件供应链安全上的应用。 持续应用安全（CAS）专注于保障数字化应用的，源代码阶段-构建部署阶段-上线运行阶段，全流程的安全状态。持续应用安全（CAS）方案可以通过安全能力高度融合和安全数据关联分析的方式，经由统一调度管理形成体系化的解决方案，以达到帮助用户减少资源投入、整合安全能力和提升安全效率的目的。 作为我国数字安全领域的第三方调研与咨询机构，数世咨询愿承担历史使命，同产业界一起，以最佳实践和创新应用引领产业发展，携手解答数字时代和业务实践提出的中国数字安全问题，为协助国家推动构建人类命运共同体贡献产业力量。 来源：数世咨询

时间序列预测是基于时间数据进行预测的任务。它包括建立模型来进行观测，并在诸如天气、工程、经济、金融或商业预测等应用中推动未来的决策。 本文主要介绍时间序列预测并描述任何时间序列的两种主要模式(趋势和季节性)。并基于这些模式对时间序列进行分解。最后使用一个被称为Holt-Winters季节方法的预测模型，来预测有趋势和/或季节成分的时间序列数据。 为了涵盖所有这些内容，我们将使用一个时间序列数据集，包括1981年至1991年期间墨尔本(澳大利亚)的温度。这个数据集可以从这个Kaggle下载，

运维自运化笔记和实操手册.pdf

SolidWorks2018建模，同版本及以上可编辑。

机器学习常用数据集大全 包含常用的数据 大家可以用来做项目学习

热处理是一种将金属或者合金加热到一定温度，并在此温 [Table_Summary]  度中保持一定时间后，又以一定的速度冷却下来的工艺，热处理工艺 是影响机械产品质量和寿命的关键工艺。（1）热处理工艺是制造业不 可或缺的工艺。热处理是装备制造过程中的四大基础工艺之一，其用 途极为广泛，汽车中 70%-80%的零部件需要进行热处理，工模具、刃 具和轴承产品则 100%需要进行热处理，热处理在机床制造、汽车制 造、模具等行业有着不可替代的作用。热处理具有“点石成金”的功 效，同样的金属材料，经过热处理后其性能可以提升数倍甚至数十倍。 热处理行业是一个千亿级的市场，根据 grand view research 数据， 全球 2025 年市场规模约 1236 亿美元，我国 2020 年热处理行业生产 总值高达 1200 亿元，也是全球主要的热处理市场之一。我国专业热 处理加工市场占比逐渐提升，但是该领域龙头主要是海外龙头。我国 很多热处理专业加工领域处于很初级的阶段，很多加工企业甚至只是 购买二手设备便对外提供加工服务，质量难以保证。国内主要参与者 是丰东股份、香港苏氏集团、世创金属科技有限公司、上海热处理厂 有限公司、中国台湾鑫光等 。 国外知名企业有 鲍迪克 、 DOWA Thermotech 等。 发布单位：信达证券

基于c++的学生档案管理系统完整代码可直接运行 内容与要求 1。创建功能：初始从文件中读取学生信息(包括学号、姓名、性别等)和学生的课程信息(课程号、课程名、成绩等)添加到顺序表中。 2。显示功能：显示全部学生的信息（包括各门课的成绩）或显示某一类学生的信息（如显示党员或男生或生源地是杭州的等等）。 3。输入某课程成绩功能：按学号、成绩输入选修某门课的所有学生的成绩 4。统计平均成绩功能：计算每个学生的平均成绩。 5。查找功能：按姓名或学号查找学生记录，并显示。 6。排序功能：按学号或平均成绩进行排序，并显示。 7。插入功能：插入一条学生记录。 8。删除功能：删除指定学生的记录。

基于Java语言实现的医学图像的处理 完整代码 毕设 摘 要 本文首先对图像增强和图像分割中的几种算法进行了介绍，包括线性灰度变换，伪彩色处理，平滑处理，中值滤波，阈值分割，边缘检测等。然后用Java语言对上述各算法编程实现，并设计Java GUI（图形用户界面）用来显示图像处理的结果，以及创建一个数据库用于存储医学图像。 **关键词：**医学图像；图像增强；图像分割；面向对象