随着基础技术的发展，数据中心基础设施系统的基础架构、系统集成、智能化运维、无人值守及传感器融合技术等也在持续创新发展，对传感器技术应用研究可以在数据中心建设规划时提前做出规划，扩大传感器的应用范围和技术先进性，持续积累使用经验。目前一些企业依托对传感器的使用，已经成功的打造出数据中心智能运维专家系统，融合了人工智能（AI）或物联网（IoT）等技术的应用，为最终实现数据中心低碳高效、可靠安全的少人或无人值守智慧化运营打下基础。 传感器是将感知的物理参数比如温度、湿度、压力、气体浓度、光照、距离等，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出；简单地说，传感器是把非电量转换成电量的装置。 传感器将需要控制的物理参数，转化成控制器能识别的信息，传递给控制系统；而控制器在接受到这些参数后进行一系列的分析运算与逻辑处理后，将控制结论传输给执行器，由执行机构按照信号命令来动作，这样就形成完整闭环的系统解决方案。 来源：开放数据中心委员会

人工智能（AI）的发展从感知阶段进入认知和预知阶段。AI的发展已经渗入到多个应用领域。最近几年，尤其是全球疫情的爆发让大家认识到“时空大数据+AI”在科技抗疫防控中产生了巨大的价值。AI技术与地理空间智能、城市空间智能、时空大数据智能、数字孪生城市的发展产生了深度的融合，推动了AI在认知和预知层面的创新与发展。 我们看到这些领域无论在理论方面、还是技术创新和应用实践方面，一个核心的底层创新是基于时空的人工智能：时空人工智能（Spatio-Temporal AI）。随着城市数字孪生的发展，时空人工智能（ST-AI）开始受到产学研的广泛重视，为此我们组织行业专家首次发布这本白皮书“时空人工智能赋能数字孪生城市（2021）”。本书的发布旨在推动AI技术与城市数字孪生的场景结合，通过场景应用推动技术升级，通过技术创新赋能城市数字化转型。 时空人工智能是AI领域的新型创新应用技术，定义为以时空为‘索引’对多源异构数据进行时空化治理和融合，并借力知识工程和AI算法进行智能化分析，从而挖掘知识和辅助决策。时空AI是地理空间智能、城市空间智能和时空大数据智能等的统一表示，包括从时空感知、认知到决策预知的多项核心技术。其应用生态领域非常广泛，包括智慧城市、智能交通、智能园区、智能零售、智能地产、智能商业等多个领域。 来源：上海维智卓新信息科技有限公司（维智科技）

工信部发布的《5G应用“扬帆”行动计划（2021-2023年）》，提出到2023年，我国要实现5G 应用发展水平显著提升，打造IT（信息技术）、CT（通信技术）、OT（运营技术）深度融合新生态，实现重点领域5G应用深度和广度双突破，构建技术产业和标准体系双支柱，网络、平台、安全等基础能力进一步提升，5G 应用“扬帆远航”的局面逐步形成的总体目标。 中国联通深入落实“5G扬帆计划”，不断推动5G行业应用纵深发展，已累计服务超过3000个行业专网客户，打造了1万多个5G规模化应用项目，实现了5G由“点状开花”向各行业全流程、全环节的整体渗透。 模组是5G行业应用落地的关键环节。随着R16产业的成熟，5G系统在时延、可靠性、高精度收时、功耗方面做了全面升级。为了更好地引导5G模组产业发展，推进5G模组的端网协同升级，中国联通基于5G网络及业务发展规划制定了此白皮书，期望借此白皮书的发布，给出5G模组的关键技术要求，为产业合作伙伴提供产品研发指导和技术依据，推动5G模组产品实现功能更强、性能更好、价格更优，进一步助力为我国5G行业应用的扬帆起航。

IBM近年不断发布《数据泄露成本报告》，已成为网络安全行业中 领先的基准报告之一。该报告为 IT、风险管理和安全领导者了解可能增 加或帮助缓解导致数据泄露成本上升的数十个因素提供了视角。

自动驾驶是人工智能领域未来五年最复杂的任务之一。自动驾驶技术走向产业应用，本质上是跨越“达尔文之海”，同样充满挑战。 站在技术角度，完全成熟的自动驾驶技术不会缺席，但什么时候到来？不同的技术路径选择指向不同的商业临界点。更为关键的是，自动驾驶技术应用有一项不可妥协的原则--『安全性』，必须充分考虑当下的法律法规、政策、伦理等诸多因素。现阶段如果完全依赖单车智能，长尾场景短期内难以得到解决，若算力无法快速突破、硬件价格无法快速下降，那么自动驾驶的规模商业落地将需要较长时间。 技术创新与产业应用之间存在挑战，需要科学家与企业家携手面对。这是清华大学智能产业研究院（AIR）在2021年与百度公司联合发起“Apollo AIR”计划、探索以纯路侧感知能力赋能自动驾驶的原因，也是两个团队牵头众多行业合作伙伴，共同编写《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望》（简称“AIR系列白皮书”）的初心。 得益于C-V2X、边缘计算、云计算等技术的发展和应用，车路协同技术可以有效补充单车智能面临的安全长尾，兼顾设计运行范围和经济性。车路协同自动驾驶（VICAD）为智能汽车引入了一套更高维的智能要素，数据、算力和算法都不再局限于单体智慧，而是演变为协同智慧，不同级别的自动驾驶、智能网联汽车均可以参与到道路交通信息的交互中。有了高维视角，加上实时信息传递，智能汽车的“感官”将被进一步增强，在错综复杂的交通环境中做出更好的判断和决策。 车路协同与单车智能相辅相成，是自动驾驶的高阶发展形态和必然趋势。这既是技术命题，更是产业命题。发展车路协同不仅让自动驾驶真正成为一项老百姓用得起、用得上的技术服务，极大降低规模商业化门槛，更是一项跨产业的超级系统工程，可带动汽车、通信、交通、半导体等产业跨越式发展，加速构建以自动化、智能化为特征的交通出行体系，全面进入智能化城市和社会。 “AIR白皮书2.0”围绕这些思考作了详细论证，它不是一套乌托邦式的畅想，而是一份基于真实产业需求、应用场景，并且旨在带来关键改变的技术报告。

用pqart实现机器人仿真

毕业设计是这个，完全没头绪。。

有没有毕业设计做半自动化圆钢端头打磨设计的？有啥资源吗？

基于springboot的商城管理系统