1、 HUAWEI HiCarHUAWEI HiCar 生态白皮书生态白皮书 发布日期发布日期 2019.8 华为技术有限公司华为技术有限公司 文档版本 01 (2019-08-05) 版权所有 华为技术有限公司 i 版权所有版权所有 华为技术有限公司华为技术有限公司 201 保留一切权利。
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2、戴显示器、移动机器人、无人机、处理器和无线网络技术的不断发展，远程全息将成为现实。
2030年及以后，全球数百万联网的自动驾驶汽车将在6G网络下协同运行，以使运输和物流尽可能更高效。

3、管理能力良莠不齐，导致安全风险缺乏全面系统的数据统计与分析，成为行业长期“免不了”又“看不透”的痼疾，阻碍着我国公路货运整体运营效率的进一步提升。
随着5G时代的到来，将极大地加速智能物联网的发展和基础算力的提升，从而推动风险行为的可视化、透明化，使得货运企业借力数字科技实现智慧安全管理成为可能。
为真实、全面地分析我国公路运输安全总体趋势，普华永道战略管理咨询团队思略特与物联网科技公司G7、中国交通报社联合发布中国公路货运行业智慧安全白皮书，基于普华永道长期以来对交通运输行业的洞察与G7累积的公路货运大数据，以及2019年超过4,000起事故样本分析，对中国公路货运安全的趋势、原因、经济效益影响以及解决方案进行了系统研究。
通过本报告，普华永道思略特、G7以及中国交通报社将向行业上下游企业阐明公路货运安全的现状和事故成因，并围绕如何降低安全风险、改善货车司机生存状况、提升货运企业精细化运营水平，为行业提供行之有效的建议。

4、珠）、凝胶、尼龙膜等固相递质上形成的生物分子点阵。
因此生物芯片技术又称微陈列（microarray）技术，含有大量生物信息的固相基质称为微阵列。
生物芯片在此类芯片的基础上又发展出微流体芯片（microfluidics chip），亦称微电子芯片（microelectronic chip）即缩微实验室芯片，或者称为“微全分析系统”（uTAS， micro-total-analysis-system）。
利用生物芯片进行检测的优点包括较少的样品/试剂消耗，减少沾污，提高灵敏性，更少的单位花费，更低的功率消耗，并且有更高的可靠性，另外其微小的体积有利于系统功能模块的集成，实现检测系统的便携性，这促使微流控系统成为现代生物医学检测的最佳选择。
近年来随着生命科学的发展及医学/药学研究、体外检测、体外诊断需求的迅速增加，生物芯片相关的科学研究热度迅速升温，生物芯片相关的专利数量呈加速增长趋势，生物芯片产业迅速发展、产业格局不断完善，生物芯片市场规模也呈现加速增长趋势。
生物芯片作为当代极为重要的新兴科学技术平台和国家层面产业转型的潜在战略领域，正处于一个非常重要的发展阶段，值得引起广大学术界和产业界人士及青年学生的高度重视。
本白皮书从背景、技术、研发、专利、产业、市场、资本、政策及重点企业分析等九个方面对生物芯片技术进行分析，期望能作为未来生物芯片技术及产业发展的航标灯。

5、年，世界在不确定性、动荡、甚至低迷中结束，联合国在今年 1 月发布的世界经济形势与展望 2020报告显示，“全球经济增速在 2019 年降至 2.3%，为 10 年来的最低水平。
”。

6、社会生产组织方式面临转型升级压力。
最后在技术层面，在普遍自动化的基础上，物联网、边缘计算、云计算、大数据、人工智能等技术的发展为制造业的进一步升级提供了强大的技术支撑，同时也提出了更高的管理要求。
可以说，智能制造是技术、社会和市场多方面要素驱动的结果。
近年来，世界主要工业国都纷纷将智能制造上升到国家战略高度，致力于在关键智能制造技术上取得领先地位。

7、技术的发展水平，GPU、NPU、众核、FPGA、ASIC等异构计算技术也因此得到了快速发展。
数据和算力需求的飞速增长驱动先进计算产业加速演进。
VR/AR、自动驾驶等新兴应用方面，在给用户带来全新体验的同时，也对海量数据的实时处理能力和交互时延提出了更高的要求。

8、边缘计算。
语过物联网数据整合全量OT域数据、边缘分布式计算和开放的架构，实现T业大批量数据的实时处理，确保工业设备的远程监控和实时响应，实现对人员.没备、物料、工艺、环境的实时管控和暂能决第。
(3)混合云及云计算。
企业将安全性、敏感度要求不高、需要快速部署的应用放在公有云上，将企业传统核心应用或者安全性需求较高的应用放在私有环境或者私有云中，形成混合云部署方式，使数据昙露达到最低限度，最大程度保证企业数据安全。
(4)网络技术。
甚于5G技术高速率、低延时、大规模设备接入等特点，各系统可直接进行快速的无线传输和控制，工厂和园区无篙布置复杂的线缆，数据的传输将更加迅速、安全、实时。
随着5G的部署使用，智能机器人可以自主化的在工厂里移动，按需完成各种任务;产线可以更加灵活调整各设备位置，灵活分配任务和产能。
生产线的柔性将会达到一个新的高度。
(5)人工智能。
人工智能技术和制造业深度融合，使得制造系统员备学习能力。
谲过深度学习、塔强学习、迁移学习等技术的应用，智能制造将捉升制造领域知识产生、获取.应用和传承的效率。
例如，利用机器学习技术分析和训练产品缺陷，形成控制规则，在实际产线上,语过增强学习技术和实时反馈，控制生产过程减少产品缺陷，同时还可以集成专家经验，不断改进学习结束。
语过以上技术，将灵活地为客户打造“透明化生产、数字化车间、智能化工厂”，降低人力成本、提高产品质量、提升生产整休协作效。

9、Confidential Page 1 7132020 联想智能制造白皮书 2020 版 Confidential Page 2 7132020 目录 第一章 智能制造的发展背景 . 6 1.1 智能制造发展现状 . 6 1.1.1 世界智。

10、房屋产权证识别pp对房产数据有需求的行业，比如贝壳需要将房产证内容录入到楼盘字典，使用OCR技术之前，录入人员需人工录入产权证内容，上传到系统，使用OCR后技术后，仅需上传房本图片，OCR技术会自动识别房本信息并返回，存储结果，运用OCR。

11、由于品牌时常被认定为无形的资产，很难量化，因此它的重要性时常被低估。
但是根据 GfK的营销组合模型，我们成功的量化了品牌对于销售的影响力。
根据GfK的营销组合模型平均来说，品牌价值能够驱动16的销量，是显著间接影响该 品牌销量的因素，且能。

12、在面向互联网 的数字化转型中，金融 IT 中心的新业务获得快速发展，不断有新的系统开发上线，随着互联网金融 大数据云计算软件定义数据中心等新技术的发展，金融行业的信息化挑战来自于以下几个方面： 传统数据中心压力 以硬件定义和架构紧耦合为导向。

13、云网络由于业务和需求变化快，没有业界通用标准，方案基本都是按需做定制。
固定pipeline的交换芯片，数据面没法满足云网络的定制需求，基本用不上。
Barefoot的Tofino是业界第一款基于Protocol Independent Swi。

14、魔 镜 市 场 情 报2 0 2 2 0 1 2 0魔镜内衣机会点Y E A RE N DW O R K主 讲 ： 李 梦 竹1230YEARENDWORKPART01R E P O R T新消费时代，人们的消费习惯被重塑，大家更加关心小众。

15、WHITE PAPER ON INTELLIGENT HEALTHY BUILDING INDEXPREFACE 11.1 1.2 1.3 。

16、pfeferpfeferpfeferpfeferpfeferpfeferpfeferpfeferpfeferpfeferpfeferpfeferpfeferpfeferpfeferpfeferpfeferpfeferpfeferpfefer。

17、潮流文化发展白皮书潮流文化发展白皮书 2019 CBNData. All rights reserved. 潮流文化发展白皮书潮流市场发展趋势第一节：潮流市场规模增长第二节：市场规模容量变化第三节：潮流品牌变化趋势01潮流文化发展白皮书20。

18、ComboPON 技术白皮书第 1页ComboPON 技术白皮书技术白皮书ComboPON 技术白皮书第 2页目录目录1 Combo PON 起源起源.41.1Combo 理念来源.41.2Combo PON 满足 GPON 向 10GGP。

19、教育和培训应用点燃 市场运营商和VR产业 伙伴合作共赢2018年6月 执行概要3.1.提升教学质量3.1.1.提高学生学习效率3.1.2.辅助教师高效授课3.2.提升行业技能培训效果4.1.全球VR教育发展4.2.中国VR教育发展4.2.1。

20、 2.3 价格分析2.3.1 折扣率分析 前面分析了行业价格带的表现，我们知道了行业中用户群体的购买趋势。
但最终价格都是落地到产品上，所以我们需要进一步分析某个产品的价格，尤其是竞品及爆品新品的价格机制，如图 40，我们可以通过京东 app。

21、AI安全白皮书执行摘要近年来，随着海量数据的积累计算能力的发展机器学习方法与系统的持续创新与演进，诸如图像识别语音识别自然语言翻译等人工智能技术得到普遍部署和广泛应用，人工智能正朝着历史性时刻迈进。
与此同时，AI对于传统计算机安全领域的研究。

22、阿 里 妈 妈 让 每 一 份 经 营 都 算 数2022年 新品营销白皮书阿里妈妈策略洞察让 每 一 份 经 营 都 算 数序言2身处于元宇宙元年，周遭新技术新物种层出不穷，大力推起新品消费飞跃式增长。
淘宝天猫作为新消费的主战场，也一直持。

23、 1 目录 元宇宙背景 . 2 激进市场理论. 2 激发态 NFT . 4 激进交易协议. 8 封印与基态 NFT . 14 加密艺术品操作与状态 . 18 更多交易模式. 23 元宇宙化学元素 . 26 写在最后 . 27 2 基于比原链。