动/运 行占用资源更少。 8  强安全：仓颉通过静态类型系统和自动内存管理，确保程序内存安全； 同时，仓颉提供多种编译时和运行时检查，包括数组下标越界检查、 类型转换检查、数值计算溢出检查、以及字符串编码合法性检查等， 能够及时发现程序运行中的错误。  跨平台：仓颉支持基于静态编译至机器码的跨 OS 平台执行能力，允 许开发者实现“同构开发、异构运行”的跨 OS 平台代码共享，支持 （NDK）及配套工具链。基于 C/C++实现的功能模块，可通过跨语言互操作封装 为 ArkTS 和仓颉扩展模块，提供给 ArkTS 和仓颉高效使用。 C/C++在应用开发中的适用场景  高性能计算场景：游戏引擎、物理仿真等计算密集型任务。  硬件加速场景：需要深度优化 CPU 指令集的专用算法库。  生态复用场景：复用存量代码。 9 C/C++支持组件 为构建符合鸿蒙技术标准的应用开发能力，提供了一套完整的 活使用。  基于 TS 的高效语法进一步增强效率  扩展高频基础库，ArkTS 基础类库提供了 XML 生成解析转换、二 进制 Buffer、多种容器类库、URL 字符串解析和高精度浮点计算等能 力，协助开发者简化开发工作，提升开发效率。 19  扩展并发能力，针对 TS/JS 并发能力支持有限的问题，ArkTS 对并 发编程 API 和能力进行了增强，提供了 TaskPool

题、执行操作时进一步结合用户习惯，给出更具个性化的回答和反馈 ◎ 通过工具让智能体“能做真实工作”：通过接入更多的业务数据源、调用更多的垂 域工具 / 服务，可以扩展智能体的能力边界，提升搜索、数据查询、计算分析等能 力，完成更多场景更高复杂度的任务。例如，鸿蒙操作系统通过构建统一开放的意 图框架，实现了系统级的跨应用跨服务的数据和能力共享。业界也推出 MCP（Model Context Protocol）协议 ������ �����LUI�� InApp���� 图 6：鸿蒙智能体全新分发入口 - 16 - Agent 时代 鸿蒙应用生而智能 鸿蒙智能体框架 自个人计算机诞生以来，GUI 一直是用户和计算机进行人机交互的主要方式。不管是桌面 计算机时代的鼠标、键盘、显示器，还是移动互联网时代人们通过触摸屏进行交互，都是典型 的 GUI 交互方式。 在智能体时代，基于意图的个性化服务直达对人机交互提出了全新的要求，鸿蒙智能体框 跨端易用性的痛点，塑造智能体极致交互体验。 ◎ 鸿蒙系统插件：鸿蒙 OS 底层能力接口，包含 AI、通信、UI、分布式等核心系统能力； ◎ 系统应用插件：鸿蒙系统应用（如相机、图库、备忘录、闹铃、设置、计算器等） 的功能开放接口； ◎ 第三方应用插件：鸿蒙应用市场上架应用的通用能力接口（如社交、工具类应用的 功能开放）； ◎ 三方生态 MCP 工具：通过 MCP 协议接入的第三方生态工具能力（三方

Nacos Redis CMDB 实例id、容器id 主机ip、机房 网络设备 云平台 告警计算 聚合后指标 链路计算 清单查询 分数据中心 Collector- server 系统A agent 系统B agent 系统C agent Flink kafka 告警计算 指标聚合 明细分析 Nacos Clickhouse 存储集群 跨数据中心链路自动串连 触点+业务监控评估影响 范围。 开户 缴费 6. 定位网络问题 定位网络及接入设备的问题。 防火墙 路由器 负载均衡 marathon-lb KONG 3. 定位根因实例 通过核密度估计算法和 DBSCAN聚类算法判定 根因实例。 主机3 主机1 主机2 分布于 Redis1 Redis2 Redis3 4. 定位根因组件 扫描根因应用调用的组件调用链指标、组件 指标、组件告警判定根因组件。

聚合后指标 链路计算 清单查询 分数据中心 系统 A 跨数据中心链路自动串连 业务配 置 打标 存储集群 实例 id 、容 器 id 网络设备 主机 ip 、机 房 云平台 链路调用清单明细，方法级分析 告警收敛 根因定位 存储集群 调度转发节点 链路自动拓扑 告警配 置 告警计算 应用性能分析 业务、应用维度链路展现 kafka Redis 告警计算 指标聚合 范围。 2. 定位根因应用 利用图数据库关系在海量 告警应用中快速定位根因 服务，如 150 个服务告警 根因应用缩小到 5 个左右。 3. 定位根因实例 通过核密度估计算法和 DBSCAN 聚 类 算 法 判 定 根因实例。 可观测性建设： 一键故障 诊断 A C D 链路 Tracing x2 6. 定位网络问题 定位网络及接入设备的问题。

的基础上，以军转民用的中端无人机系统，并提供一体化解 决方案，是开拓市场较好的选择。从市场总体需求情况看， 根据美国等先进国家的经验，按价值量计算，中空长航时、 23 高空长航时无人机的市场需求总量占总市场需求量的约 60%;按数量计算，民用无人机的市场需求占总需求量的 12%, 微小型无人机占 69.5%。而这四类飞机中，除了高空 长航时 飞机外，其他无人机平台的研制难度都不大。据了 用阶段。多旋翼无人机机城机构 简单，对人的操作要求低，对消 费级用户的吸引力增强， (4)民用无人机行业商业模式分析 26 阶 2007 年 阶 实现方式 传感技术、通讯导航 技术、云计算、挂载 系统、智他视觉技术 等 用户 消费者、农户、 商业机构、公共 管理机构、科研 / 高校 使用范围 政府规定的适航 区域、具备导航 信号、互联网区 或 产 品 消费级无人机 专业级无人机 并告知技术人员潜在的威胁。处理过程大约需要一分钟。这 不仅可以节省技术人员的时间，还能更有效地分配工作，降 低未知的风险。美国无人机制造商和服务提供商 (Kespry) 通过建立一个可以计算屋顶冰雹袭击的机器学习系统，将目 标锁定在检查和保险市场上。 通过将无人机技术与机器学习相结合，使无人机收集的 照片，实时视频，热成像或正射航拍图和辐射测量数据得以 自动完成。建筑和基础设施管理人员现在可以更快，更低成

接受后： 特性 10 特性 30 拒绝后： 特性 10 特性 40 拒绝后： 特性 10 检验计划 特性 10 拒绝 特性 30 特性 40 结果记录 主检验特性（计算特性） 工序 100 特性 10 ： 直径 特性 20 ： 高 检验计划  特性 30 ： 体积 公式： ( SV 10 * SV 10 ) * PI / 4 * SV 20 Single 000)/5g =4,000 样品数量： 50*5g 注：如果检验批的计量单位不是可数单位 ( 如公斤，升 等 ), 则批量由检验批的数量除以单个样品的大小计算而来 采样方案（ Sampling Scheme ） 采样方案是被应用在采样程序中的，也就是说，采样过程要调用采样方案，从而调用采样方案中的数据，所 以要先建立采样方案，后建立采样过程，采样方案 QM 主要检验业务 检验批 质量检验 维护订单 货物移动 生产订单 客户订单 交 货 到期监控 手工创建 Q M 检 验 流 程 业务 - 事件 检验批 确定样品 样品计算 动态修改质量级别 …….. 结果记录 缺陷记录 使用决策 评估 检验流程 - 系统关键控制（检验批的生成） 检验批的内容 目 录 QM 模块简介 2 1 组织架构

2 新产品研发周期为多长时间？ 3 量产工单的平均试制次数？ 4 量产工单的平均试制时间？ 5 量产工单的试制成功率？ 二 工艺域- 空窑 6 对空窑是否进行管控，记录空窑的方 式是怎样的？ 7 计算产生空窑的规则是什么，如连续 多长时间未进砖记做空窑？ 8 因转产导致空窑每月有多长时间？ 9 因异常导致空窑每月有多长时间？ 三 工艺域- 烧成 10 多长时间进行一次烧成曲线分析， 分析哪些方面内容？ 艺参数与工艺人员制定的工艺参数一 致？ 四 运维域- 13 采用何种方式在保证产品质量的同 - 5 - 能耗 时降低能耗？ 单位产品能耗计算方式是怎样的？ 能源成本占总成本比例，各类能源成 本比例？ 五 运维域- 设备管 理 14 各环节生产班组是否对设备进行点检 作业，采取何种方式记录？ 15 设备的点检规则的覆盖率？ 16 设备故障的

确保资本长期流入；这类框架包括透明度相关法 律法规、最低能效标准，以及环境、社会和治理 （ESG）相关要求等。 • 公用事业单位相关的法律法规可以刺激投资，并 促进人们采用创新的融资形式，例如将能效项目 相关费用与能源账单整合后重新计算等。 一揽子政策方案——能效融资 IEA 2024. CC BY 4.0. Page 14 将针对热泵及其他清洁供 暖解决方案的支持性政策 纳入到中长期目标和路线 图中。 大规模生产和安装热泵，有望推动减 围、目标和相关 规定，包括哪些建筑需要取得证书，在何种情形下需要（如出售、出 租或建造施工时），以及证书的有效期限等。 2. 制定标准：制定一套用来评估建筑物能源性能、计算其能效评级的方 法学，包括关于评估流程、数据采集和计算方法等内容的指南。 3. 开展培训和资质认证：建立一套面向建筑物能效评估人员的培训和资 质认证体系。评估人员的资质认证和专业能力对于确保能源性能证书 的可信度至关重要。 格，以便 业主提供关于建筑物本身及节能改造项目的详细信息。 4. 制定绩效标准：为申请补助的节能改造项目制定必须满足的标准，包 括适用的改造类型、需要达到的节能量、用来确定节能量的计算方法 （如必须通过理论计算或实测数据），以及相关的建筑认证标准等。 5. 规划预算：为补助项目建立清晰的预算方案，明确资金来源并确保资 金到位。资金来源可以包括政府拨款、社会投资、公私合作等。 6. 建立行政

多种语言栈，对人员技能要求高。  多种开发框架，不同的编程范式。  命令式编程，需关注细节，变更频繁，维护成本高。 与此同时，AI 时代全面来临，在 PC 互联网到移动互联网到智能化终端演进过程中，AI 计算主要在云端数据中心进行，非常依赖网络，具有一定的时延，且数据传输的安全性、私 密性不能得到有效保证。随着人们对交互和信息获取的智能化要求越来越高，移动设备的计 7 算能力越来越强，在设备侧就能提供 图 5-3：不同类型框架对比 针对图中两种不同类型框架对接，提供 C-API 和 FrameNode 两种机制，进行框架接 入。当接入的三方框架存在 C 层数据处理情况或需要进行样式布局计算等逻辑操作时，针对 该场景，ArkUI 框架提供了 C-API 接口，以减少跨语言带来的性能损失。 图中左侧适用 C-API 进行接入的框架具备以下特征：  具有独立的开发范式和运行环境 交互的图形技术，包括 2D 和 3D 图形、动画、 游戏等相关的开放能力。 62 5、AI（Artificial Intelligence）：机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等 相关的开放能力。 6、系统（System）：通信、安全、驱动程序、DFX、诊断和测试等相关的开放能力。 图 5-8：Kit 分类图 开放能力的检索和使用 在华为开发者网站上，开发指南和