2.2 XR 4.3 4.3.1 4.3.2 52 53 54 55 57 58 60 61 61 62 63 64 66 66 67 68 68 69 70 70 71 50 52 1.1 [1] [1]. XR • 2021 Facebook Meta PICO • Intelligence Generated Content AIGC AIGC AIGC AIGC DeepSeek ◼ AIG C 3D AIGC 3D AIGC AIGC 3D 3D 3D 66 4.1.2 2022 DreamFusion 3D 3D 3D 3D 3D AIGC 3D ◼ AIGC 3D 2.0 VAST Tripo Rodin SenseNova

.................... 63 6.2 量子算网协同发展背景........................................................... 66 6.3 量子算网协同基础理论和研究方向....................................... 68 七、总结与展望........................... 式纠缠产生，待相邻节点之间的纠缠信道形成以后，根据需要来进行 纠缠纯化以保证纠缠态的保真度。随后在中间节点之间做纠缠交换延 长纠缠信道的距离，直到形成端到端的纠缠分发。 （2）第二代量子中继[66-68]如图 15（b）所示，首先在相邻节 36 点之间产生编码的逻辑 Bell 态。然后在中间节点里成对的物理量子比 特之间做 CNOT 门和测量来实现编码的 Bell 态测量。通过以上步骤 因此它仅适用于稀疏交互或可分解结构的量子线路。 尴尬并行（Embarrassingly Parallel）：这类任务指的是一些天然适 合并行化的任务。它们可以在多个量子芯片上独立运行，仅需要最后 66 汇总结果。但前提是单个量子节点具备承载任务基本单元的能力。如 果量子节点上的量子比特数量过少，则需要辅以线路切割或线路分布 进行进一步的任务分解。 （2）量子节点之间不仅有经典通信，还有量子通信。这种模式

.......................... 64 6.2.3 ڳිࣂ޷ဈාڕᄥЦ࠿ ................................................. 66 6.3 ৓ౄԎ൯Ц࠿ ........................................................................ 67 6.3.1 ྑഭଅᄢЦ࠿ ē ಬನ॓ฉՎൟڢނ໭႙ߙಁဈԙޙܣᄗγc႙߈ڋ٬ࠋဥᄗγcӉ २ဈԙ૭ݣᄗγԉ໰๯ē؍آด֥ဈںဈӻcົંဈںcถඡںॅ ಮྫྷঝูඕ҉सcᆑ௶̡ຬങफ޳ڕЦ࠿ēಬຣဈාڕᄥ௦ڳ“ྡྷ — 66 — ¤ ¤ ·჌”ڕसcտމ॓Վc໘ල޳ڕd ྜ๠໘ලࣂ޷ᄭसd൰ൌහྡྷڳිࣂ޷Ω৲඘ຂēٲߙڳිࣂ ޷ྑഭcڳිࣂ޷ڟܣྑഭcᆑ௶ᆇၗྑഭcڳිࣂ޷ဈාڕᄥӦ ၍cϢՎСԈޚӦ၍

评估微调后模型能力，利用数据增强合成新的训练数据，对模型偏弱的能力进行针对性提升。 测试微调后模型能力 模型持续微调 新模型 dem e66 模型微调 模型微调数据集 利用数据增强算法合成 新的数据 Normal Fault 1 .. 检测诊断精度 生成额外的微调训练数据 故障检测与诊断能 力测试提示词库 数据驱动建模 数 字 孪 生 云 平 台 SCADA 群控软 件 现 场 群 控 平 台 简 介 65/80 中心 世界模型 / 数字孪生：浙江大学团队自研仿真平台的一点体会 66/80 口需要深度工匠精神，要有迭代思维，年复一年升级迭代，人才是关键 口群 控软件和仿真软件开发难度、周期和代价非常高 配 置栏 系统流程图 菜单栏

源、延缓攻击进程等欺骗目的. Avery等提 出 了 一 种 由 有 效 补 丁 和 虚 假 补 丁 组 成 的 ghost补丁,对攻击者分析、利用补丁漏洞产生误导效果,增加 攻击耗费的资源和时间[６６].Juels等设计在口令文件中增加 多个虚假的用 户 名/密 码 哈 希 值,当 虚 假 口 令 被 攻 击 者 利 用 时,会触发告警信息通知口令文件已被盗取[６７]. ３)系统层 通过 对攻击者进行更深层次的欺骗 [６８Ｇ７０] 数据层 在数据层面部署虚假数据文件、虚假口令文件、诱饵文件和虚假补 丁 等 欺 骗 实 体,以达到告警攻击行为、消耗攻击资源、延缓攻击进程等欺骗目的 [６６Ｇ６７] 欺骗资源的部署策略 基于掩饰 通过隐藏目标的特征信息,使攻击者无法获取真实的资源数据.部署策略类似 于 MTD 的跳变机制,通过随机性和 周 期 性 地 转 换、更 改 或 隐 藏 目 DNＧBasedVirtualTopoＧ logies[J]．IEEETransactionsonNetworkandServiceManageＧ ment,２０１７:１０９８Ｇ１１１２． [６６]AVERYJ,SPAFFORD E H．GhostPatches:FakePatchesfor FakeVulnerabilities[C]∥IFIP AdvancesinInformationand

1500型（4:3⼈⼒容量⽐）每年每辆⻋的费⽤为40,000-50,000美元 （约每⼩时3.9美元）。OTTO AMR的成本仅为⼈⼒等效设备的10%，可叉⻋驾驶 员等效设备的20%，输送系统等效设备的50%，AGV系统等效设备的66%。因此， 回收期⾮常有利-系统租赁不到1年，仅⻋辆租赁为1-2年。61 人工智能和机器人：近期市场驱动因素是周期性逆风，而非人工智能采用 对于像AMR和AGV这样的轻型⼯业存储和检索机器⼈，在⼤流⾏病以来市场出现了 贡献全球包裹总量的四分之 ⼀，从2015年的约60%下降。假设增⻓趋势逐渐放缓（发达地区包裹量增⻓速度下 降⽐发展中地区更快），预计到2035年，发达地区的包裹量份额将仅降⾄5%。 65星际科技 66 Starship包裹投递 © 2024花旗集团 49 Citi GPS: 全球展望与解决⽅案 2024年12⽉ 我们预计，疫情过后发展中和发达地区的每⽇包裹量增⻓率将逐渐放缓，并最终在20 (Citigroup) © 2024 花旗集团 66 花旗全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 图表64. 按地区划分的机器人风险投资 图表65. 按地区划分的机器人风险投资交易活动 来源: 花旗全球视⻆, PitchBook Data Inc 来源: 花旗全球视⻆, PitchBook Data Inc 在2010年代初期，美国的全球⻛险投资占⽐平均为66%，⽽现在平均约为45%。 在此期间，我们

1994 国务院令第 147 号 1999 GB17859 2003 2004 2007 2017 2019 中办发 [2003]27 号 公通字 [2007]43 号 公通字 [2004]66 号 网络安全法 等保 2.0 核心标准 强制性标准：本标 准规定了我国计算 机信息系统安全保 护能力的五个等级 第二十一条“国家实 行网络安全等级保 护制度”，从法规上 升到法律层面 Identify Protect Dectect Respond & Recover 65 安全运营平台 决策 / 管理平台 资产测绘 威胁 业务 管理 把客户的痒点，变成爽点 66 暴露面视角下的安全新逻辑 安全运营平台 业务管理与决策平台 资产测绘 事件 业务 运营 • 数字化业务层的安全暴露面 • 业务态势感知 • 业务流程梳理 / 建模 • 大数据分析

[63] SP-3D text to FP-3D CVAE [64] RP-3D sketch to FP-3D VAE, GAN [65] RP-3D 2d to RP-3D 2d pix2pix [66,67];DCGAN [68];pix2pix, CycleGAN [69,70] (o2 P-3D + o3 P-3D) to FP-3D pix2pix [71]; ESGAN [72] (SP-3D duration and costs, ensuring accurate restoration of the original 3D mod- els (RP-3D 2d to RP-3D 2d) [66]. In other generative AI train- ing strategies, researchers incorporate parameters such as the design Vitruvio: 3d building meshes via single per- spective sketches. arXiv preprint arXiv:2210.13634, 2022. [66] Qiaoming Deng, Xiaofeng Li, Yubo Liu, and Kai Hu. Ex- ploration of three-dimensional spatial learning

智 禁 办 公 集 成 管 理 平 台 湖南设 计 ◎ 基工分布 作 DD 1 0 湖南设 计 HD 总部大楼室内环境状态 室内噪声 1 1.0db 室内 PM2.5 66mg/m3 溺南设社 HD 系统集成与数字赋能 工位区盖节控制 智能工程中心用电 动 主 页 解炉控制 蒙现的即 周几控制

LLM-GROP[71], Instruct2Act[51], VIMA[50] VoxPoser[52], 3D-VLA[63], iVideoGPT[64], NaVid[65], RoCo[66], Swarm-GPT[67], ReKep[68] Prompt2Walk[59], Gato[60], RoboFlamingo[61], ManipLLM[62], RT-1[53], RT-2[54] 并在模拟环境和现实世界 中进行了广泛的实验, 证明了 NaVid 在跨数据集和 模拟到现实的迁移方面实现了最先进的性能. 大模型同样可以为多机器人协作提供规划, 保 证多机器人间的沟通与协作. RoCo[66] 提出了一种 多机器人协作方法, 该方法利用预训练的大语言 模型进行高层次的通信和低层次的路径规划. 在 RoCo 中, 每个机器人都被分配一个 LLM 代理, 能 够以自然语言讨论任务策略, 并生成子任务计划和 Dialectic multi-robot collab- oration with large language models. arXiv preprint arXiv: 2307. 04738, 2023. 66 Jiao A R, Patel T P, Khurana S, Korol A M, Brunke L, Ada- jania V K, et al. Swarm-GPT: Combining