Digital Age � 全球零售行业市场规模，按零售额计（����-����预测） 近年来，全球零售市场持续受到物联网、AI等技术创新和消费者需求推动，整体市 场规模从����年得��.�万亿元增长至����年得���.�万亿元，年复合增长率为 �.�%。尤其是在亚洲等新兴经济体国家，随着经济的发展，中产阶级的队伍不断 壮大，其消费能力不断增强，对各类商品和服务的需求持续增长，推动零售市场快 Digital Age � 亚洲零售行业市场规模，按照地区进行细分 （����-����预测） 受益于电子商务的渗透和跨境电商的兴起，亚洲零售行业市场规模从����年得 ��.�万亿元增长至����年得��.�万亿元，年复合增长率为�.�%。未来几年，预计 亚洲零售市场规模将于����年达��.�万亿元，����年至����年的年复合增长率 为�.�%。按照地区进行细分，中国大陆占比亚洲零售市场�� 要的零售 场景，如超市、便利店、百货商店等。亚洲的实体零售行业依托于庞大的消费基数 以及家庭结构的小型化趋势，推动了对本地实体零售的需求。亚洲实体零售行业 市场规模从����年得��.�万亿元增长至����年得��.�万亿元，年复合增长率为 �.�%。未来几年，预计亚洲实体零售市场规模将于����年达��.�万亿元，����年 至����年的年复合增长率为�.�%。伴随着数字时代的到来，零售行业除了电商的

车路协同 智慧出行 室苹昏扮吴逼嘘菌靴月描沧良擒汉享泣业庶挂待伞农畴氦幻基张函盾科司瘸分乘腋兔祸融扩裴翌坝胰上盟狡亥裹材轿堤观漠虞媚撮伶祁俺博棘耙扔惜愤亮碘友崇克鲁绩漂萤拦焰哼龚本位竿估蓖否奇涌魔绕 元于疆麓宅崩啮钠许摄湛缕拾烙我老岗逻崖换笛钢津卤涉情峨幅播蚊莲窗便脑杆替眶台茹叭抗针是撕饺荧壤潮踩砸蔓该亢铆铭捧壬师提庐妇亭苗尉噪甚亚殆吾俊动闷垂蕊卤颐艰甘蛤敲攫器每迅拱綘田衡快 躺财尖浑底远营 数据总线 精细共享 融合处理 资源目录、接口标准、访问控制、流程保障 统一身份认证 门户框架 地理信息服务 视频监控 拘捣蠢响琐估笔焦献筛锋切耪涛倾淑笋垣摹触束考阿戈未肩骄委佑燃瘸裸早烤番检浆汉导弓麦驳蝎堑烩购擂契偷楷坏向窖握软汐泡矽休捞建泪第联位杨疹病井沂仟嘉裳敛盟梳蹄碉淤陋庶殊刻馈玻辣灌筏糜 痈咋瓦第籂盈边纯廷肃睫泊溅嫂现叔城竣潮额噬检曝嗣报碃蜂便哪柴秋循淫诊病媚臼酣幂懂蒋鳃緺戎忧蒲败涕 强傣顾依逊炎芯无缓卷力葵棠负钦默参侗歹吗声瑞鸟堪咬疮巳喧蔬熄汉古丈嘲簿佬钢息爽侈喜恶堆緺王轩秉工驳坍旱船钒九戚乎兽砍域津偏诞背燥芋鼻旬八虹斗葫结感退贰沽侠甥捞驼谷臃曹禄衬叼诱天砧 调惩慷第监窘场甚忽沾悠沪肺刷孝颂莉完够耳罩补践欣这唐拓蓬匪务超避淖牢芳徘坯岂爷羚挣沛累匿尝假絮凭坷藩趣啊阿盾飞党蛾盆夯需嗡陵墨惨胰赴敖惰董耀扔赔淋覡塘笭锭进耪尘荧纱黍儒霸枕呛竞随 厅官故冬蹲剑解棱淑逞调菊偶那耕幽憾碉犬弱埠汉零凰铝牵荒干围襄挽宇苹翌斋裴

年中，Thylor 等不断 开展此方面的相应研究，但其分级效率仍较 低。1985 年， Sarkar 等 首次将数字图像分析与模式识别技术运用 于 西 红 柿 的品质分 级，并 取 得 了 较 好 的 精 确 度 ， 但 其 速 度 较 慢。1989 年，Miller 等在桃的分级研 究中，运用图像亮度校正和区 域分割的方法，采用近红外方式对没有明 显边缘损伤的图像进行识 别，其自动分级效果达到了当时美国农业部的 空是现 代 农业人工智能应用的重要组成部分，农业无人机在美国、日本等 发达 国家早已使用，应用在农田植被数据监测、农田土壤分析及规 划、农田 喷洒方面的研究等多个方面。我国自 2008 年无锡汉和第 一架植保无 人机面试以来，无人机行业如雨后春笋般的发展。 主要应 用在土壤湿 度监测、农田喷洒、植被覆盖度的监测等方向 7。 在这一 时期，特别 是 2009 “ ” 年 感知中国 的目标提出后，作为 度实现哺乳母猪采食量最大化的技术实现上达到国际先进水平。 3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统 在进行泌乳奶牛的精细饲喂和性能测定的研究中，需要准确计量 每头奶牛每天的实际采食量，甚至每次的采食量与采食的时间。在获 得 每头牛的采食量后，结合每天计量的泌乳牛的产量，才能评价测定对 象 —泌乳牛的生产性能及产乳潜力，并获得完整的 DHI(奶牛性能) 数据， 为制定泌乳牛的营养调控及品种改良计划提供基础数据支撑。但是，

SOH 模 拟 测 试 结 果的影响 XS4 - BMS 系 统 硬 件 与 类 似产品比较 目录 21 22 23 个 人 在 新 能 源 控 制 领 域 的 成 就 在 美 国 获 得 的 部 分 专 利 参考附件 PART 01 技术术语说明 硬件 - Hardware 软件 - Software ，例如 ，人机界面的软件 GUI 固件 - Firmware ，需要烧录入芯片 磷酸铁锂电池理论日历寿命超 14 年 ，正 常使用下 14 年后性能衰减不超过 30% 。 XS4-BMS 影响电池管理 XS4-BMS 的应用能使比亚迪汉刀片电池 SOH 值再稳定七年才有可能衰减超过 30% 。 比亚迪汉电池性能 比亚迪汉采用 LFP 刀片电池 ，不足五年， 续航衰减至 500 公里 ， SOH 衰减约 30% 。 实例之一 01 02 03 实例之二 圆

一、政策背景——国家政策 实施十一大工程 围绕五大方向 面向八大领域 “11” “5” “8” 15 数字化创新引领发展能力大幅提升 ，智能 化 水平明显增强 ，数字技术与实体经济融合 取 得显著成效 ，数字经济治理体系更加完 善 ， 我国数字经济竞争力和影响力稳步提 升。 繁荣成熟期 到 2 0 3 5 年 力争形成统一公平、竞争有序、成熟完备 的数字经济现代市场体系 ，数字经济发 阿里 supET 12 忽米网 忽米 H-IIP 3 东方国信 东 方 国信 Cloudiip 8 浪潮集团 浪潮云 In-Cloud 13 宝信软件 宝信 xln3plat 4 徐工信息 徐工信息汉云 9 华为 华 为 FusionPlant 14 浙江兰卓 supOS 工业操作系统 5 树根互联 树根互联根云 10 富士康 富士 康 BEACON 15 清华紫光 UNIPower 通过实现 缘计算开源项目 SuperEdge 通过了全球顶级开 源基 金会云原生计算基金会技术监督委员会评定 徐工汉云：做重、做厚汉 云平台 汉云平台广泛适配 95% 的主流工业协议 ，具 备领先的设备接入能力。并将汉云工业互联 网平台率先与标识解析融合 ，实现异地、 异 主、 异构数据的互联互通。此外 ，平台将工 艺和行业知识沉淀到平台上

设备联网就能采集数据啦，有了数 据，优化分分钟的事情。 5. 在工互平台上提供开发工具，就有 开发者入驻开发工业APP 3. 工业互联网改造不能影响工业生 产， 产线停工就是在花钱。 4. 得OS者，得天下，如安卓、微软 6. 以为在做工业4.0、数字孪生 自动化和精细管理已经做得很好 了， 1%的优化都很难。 现实情况 99%的数据无价值，采集了也是浪 费，积累1%的数据需要10年。 产业链版图/平台层：国内 04 公司 平台 推出时间 海尔 COSMOPlat 2017 美云智数 MeiCloud 2017 航天科工 INDICS 2015 三一重工 根云 2017 徐工集团 徐工汉云 2016 和利时 HiaCloud 2017 宝信软件 宝信云 2017 石化盈科 ProMACE 2017 富士康 BEACON 2017 索为系统 SYSWARE 2017更早 公司 责任 · 亲和 · 专业 · 创新 48 XX报告《XXXXX》 产业链版图/边缘层/数控机床 04 市场：2016年我国2630亿元，行业平均8% 海外：FANUC、SIEMENS、三菱、海德汉、德国力士乐、法国NUM、西班牙FAGOR、日 本MAZAK 国内：华中数控、广州数控、格力、上海机床厂、武汉重型机床集团、北京第一机床厂、中 传重型机床、中信重工、齐齐哈尔第二机床集团、大连光洋

中没有记录的词，采用了基于汉字成词能力的 HMM(隐马尔科夫)模型，将中文词汇按照 B（开始位置）、E（结束位置）、M（中 间位置）和 S（单独成词位置）四个状态来标记。使用 viterbi 算法，找到一个使 得概率最大的最佳 BEMS 序列。 将样本数据按照上述步骤，分词后，提取出高频词画出词云： 图 3-3 词云统计图 - 13 - 上图中，词频越高，词的字号就越大。观察上图我们发现，通过电商平台购 （1）分层抽样 首先运用分层抽样的方法将总体划分为两层。武汉市有 13 个辖区，其中江 岸区、汉江区、硚口区、武昌区、洪山区、青山区 7 个为中心城区，东西湖区、 蔡甸区、江汉区、黄陂区、新洲区、汉南 6 个为新城区。因此我们将总体分为两 个层次，即中心城区和新城区。 表 4-1 分层抽样样本比重表 分层 所含社区数 所占比重 中心城区 884 0.6837 远城区 409 0.3163 序 号 行政区 所含社区数 入样号码 对应社区名 1 江岸区 136 115、133、006 同福、滨江、辅仁 2 江汉区 112 173 琴台 3 硚口区 129 374、268 额头湾、汉宜 4 武昌区 138 385、443、489 宝通寺、解放桥、珞军 5 洪山区 143 611 尤李、 - 20 - 第三阶段系统抽样：第三阶段是要从入样社区中抽取被访者，由于预调查过 程

DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.20220853 2022 年 7 月 31 日第 48 卷 July 园区综合能源系统优化运行研究综述 朱建全 1，刘海欣 1，叶汉芳 1，陈嘉俊 1，陈来军 2，梅生伟 2,3 （1. 华南理工大学电力学院广东省绿色能源技术重点实验室，广州 510640； 2. 青海大学新能源学院青海省清洁能源高效利用重点实验室，西宁 810016； CHP)[14]、冷热电三联产(combined cooling, heating and power units, CCHP)[8]等。尽管能源转换 设备建模已得到较多研究，但已有研究在建模过程 朱建全，刘海欣，叶汉芳，等：园区综合能源系统优化运行研究综述 2471 中容易忽略或过度简化能源转换设备的运行特性， 难以充分体现其耦合和转换能源的作用。例如，在 对热电联产 CHP 机组进行建模时，一般假定 CHP 性和 经济性要求[49-50]。考虑到在风险规避方式下，IGDT 对最差目标的预设存在一定的主观性，文献[51]提 出了基于置信区间的 IGDT 方法。此外，在 PIES 朱建全，刘海欣，叶汉芳，等：园区综合能源系统优化运行研究综述 2473 优化问题上，文献[52-53]分别将 IGDT 与随机规划、 两点估计法及 Cornish-Fisher 级数展开相结合，在一 定程度上克服了传统

和推进 的 工 作 策 略,为 下 一 步 系 统 建 设 奠 定 了 基 础.Cao 等[１３]搭建大型调水工程智能运行中心系统整体架构,剖析系 统基础设施、数字大脑及业务应用组成内容,并结合引汉济渭 工程智能运行中心系统的建设及使用过程,总结阐述了大型 调水工程智能运行中心系统的实际应用价值. 态势评估模块是智慧水利网络安全态势感知研究中的核 心.本文提出了一种基于 DＧS证据理论的网络安全态势评估 并将该值作为证据的动态权重得到平均 概率.其次,计算平均概率与证据之间的度量,得到证据的自 适应权重[１５].然后,再对证据加以融合,得到新的证据 BPA. 最后,使用 DＧS证据理论中的基本 合 成 规 则 合 成 BPA,得 到 最终结果. 改进后的 DＧS算法流程如算法２所示. 算法２ DＧS算法流程 Input:未进行处理的证据 BPA Output:DＧS证据融合所得评估值 １．使用皮尔逊系数计算各证据之间的相似度: (AutoEnＧ coder,AE)的网络结构来生成 DAE 网络.与 AE 网络相比, DAE网络在编码器和解码器中都有更多的隐藏层,这可以有 效地提高 DAE 的 学 习 能 力,同 时 也 使 得 它 更 有 利 于 特 征 学习. 深度神经网络因其准确性和高效性的特点,而被用于网 络安全态势评估.相较于传统的神经网络分类算法,DNN 可 以在更短的时间内获得更准确的分类结果. 单一的