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針對工作連續(xù)性與資源恒定性兩種約束對電力隧道工程的不利影響，筆者建立了一個工作可間斷且資源可波動的離散時間費(fèi)用權(quán)衡模型(DTCTP-wr)，并通過設(shè)計(jì)一種雙鏈?zhǔn)秸麛?shù)編碼和隨機(jī)單點(diǎn)交叉算子的改進(jìn)遺傳算法進(jìn)行求解。此外，通過一個實(shí)際的電力隧道建設(shè)項(xiàng)目驗(yàn)證該算法的有效性，并設(shè)置四種情景對工作可間斷與資源可波動進(jìn)行分類分析。研究結(jié)果表明：工作間斷能夠得到比工作連續(xù)時總工期更短的方案；資源可波動能夠得到比資源恒定時總費(fèi)用更少的方案；同時允許工作間斷與資源波動不僅能夠讓施工方得到更多可行的方案而且能夠?yàn)楣芾碚咛峁┛偣て诤涂傎M(fèi)用雙目標(biāo)優(yōu)化的調(diào)度方案。

在工業(yè)4.0的背景下，汽車制造業(yè)正向著網(wǎng)絡(luò)化、智能化的方向轉(zhuǎn)型和發(fā)展，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是實(shí)現(xiàn)汽車智能制造的核心技術(shù)。本文闡述了汽車智能制造對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的要求，介紹了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的主要網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，研究了汽車制造物聯(lián)網(wǎng)中的核心技術(shù)，并對今后的研究方向做了深入的探討。

近日，一款功能強(qiáng)大的AI對話機(jī)器人ChatGPT（Chat Generative Pre-Trained Transformer）成為全球熱議的話題。本文就ChatGPT是什么、ChatGPT的基本技術(shù)、ChatGPT為什么火爆、ChatGPT的不足之處等問題進(jìn)行探索，就“ChatGPT：新一輪人工智能革命”做一次概要的闡述。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)自首次提出以來發(fā)展已有10年，當(dāng)前已經(jīng)經(jīng)過概念普及的階段，形成了以網(wǎng)絡(luò)、平臺和安全為核心的技術(shù)體系，進(jìn)入到技術(shù)應(yīng)用部署的沉淀期。邊緣計(jì)算在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用落地中起到了關(guān)鍵作用，促進(jìn)算力的現(xiàn)場化部署，一定程度上也改變了網(wǎng)絡(luò)的流量模型。算力網(wǎng)絡(luò)作為網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算融合發(fā)展的全新方向，將進(jìn)一步促進(jìn)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)融合，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提供新型融合基礎(chǔ)設(shè)施的支撐。

邊緣計(jì)算技術(shù)廣泛普及并與傳統(tǒng)工業(yè)自動化技術(shù)深度融合，形成邊緣控制這一新興概念。邊緣控制依托其開放架構(gòu)，可與新型工業(yè)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、實(shí)時虛擬化技術(shù)及跨平臺編譯技術(shù)等相結(jié)合，在保證實(shí)時可靠工業(yè)控制的基礎(chǔ)上，集成一定的計(jì)算能力以滿足當(dāng)前工業(yè)現(xiàn)場的場景需求，以期對傳統(tǒng)工業(yè)控制形成互補(bǔ)或部分替代。本文旨在從邊緣控制的概念形成、參考架構(gòu)、發(fā)展路徑與趨勢及熱點(diǎn)技術(shù)等幾個方面對邊緣控制技術(shù)進(jìn)行研討和分析。

智能汽車、無人機(jī)或工業(yè)智能化生產(chǎn)線，在邊緣計(jì)算提供的共享式傳感網(wǎng)和共享式算力資源幫助下，能夠有效降低成本，擴(kuò)大感知范圍。傳統(tǒng)的通信網(wǎng)絡(luò)雖然實(shí)現(xiàn)了全球統(tǒng)一的廣域連接，但在動態(tài)更新局部域通信過程中，遠(yuǎn)距離的傳感器對于受控對象所處空間控制的意義并不大。為了提高區(qū)域通信的實(shí)時響應(yīng)，通信網(wǎng)絡(luò)需要隨著汽車、無人機(jī)或生產(chǎn)線物流的空間位置變化進(jìn)行動態(tài)局部組網(wǎng)。基于此，本文介紹了一種新型的邊緣計(jì)算分布式通信網(wǎng)絡(luò)，提出了動態(tài)更新域標(biāo)識架構(gòu)，該架構(gòu)內(nèi)的各終端節(jié)點(diǎn)根據(jù)空間所處位置自動地構(gòu)造局域通信簇，并基于該簇進(jìn)行動態(tài)輪詢訪問。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)近距共享傳感器和人工智能算力，降低了單機(jī)智能化成本，對于人工智能項(xiàng)目落地和技術(shù)推廣具有一定的促進(jìn)意義。

邊緣學(xué)習(xí)旨在實(shí)現(xiàn)云-邊-端協(xié)同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和預(yù)測，天然具有一定隱私保護(hù)能力。但是，邊緣學(xué)習(xí)過程面臨新的安全與隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。為此，本文從邊緣學(xué)習(xí)的概念出發(fā)，重點(diǎn)圍繞邊緣學(xué)習(xí)安全與隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)及其隱私計(jì)算架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、未來方向展開論述。

由于數(shù)據(jù)從邊緣產(chǎn)生，將部分機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)部署到邊緣已成為必然趨勢。當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用逐步被部署到邊緣，距離用戶更近、面對更復(fù)雜環(huán)境的開放世界場景將從系統(tǒng)和算法兩個角度普遍、持續(xù)地影響邊緣智能應(yīng)用的精度和運(yùn)行。借鑒人類的學(xué)習(xí)機(jī)制，我們已發(fā)表一種邊云協(xié)同終身學(xué)習(xí)范式以針對上述開放世界中的邊緣智能問題。本文總結(jié)了邊云協(xié)同終身學(xué)習(xí)在理論走向?qū)嵺`過程中遇到的三大技術(shù)挑戰(zhàn)：可擴(kuò)展性、任務(wù)定義和未知任務(wù)，并通過6個工業(yè)和園區(qū)領(lǐng)域應(yīng)用案例分享了相關(guān)技術(shù)探索和經(jīng)驗(yàn)。

工業(yè)算力網(wǎng)絡(luò)將算力網(wǎng)絡(luò)引入到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，實(shí)現(xiàn)對工業(yè)場景下算力和 網(wǎng)絡(luò)資源的統(tǒng)一編排調(diào)度，提高了資源的利用率，滿足了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能化發(fā)展 趨勢下低時延、高可靠的業(yè)務(wù)需求。本文在介紹工業(yè)算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，結(jié) 合工業(yè)任務(wù)及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)特性，對算力網(wǎng)絡(luò)賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行了分 析，并對實(shí)現(xiàn)工業(yè)算力網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了總結(jié)和構(gòu)想。

工業(yè)邊緣計(jì)算設(shè)備的終極功能應(yīng)該是感知和控制物理過程，運(yùn)行本地程序，并與工業(yè)控制器、工廠運(yùn)營系統(tǒng)、企業(yè)業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)和云應(yīng)用程序通信。工業(yè)企業(yè)為了持續(xù)地實(shí)現(xiàn)盈利和提高競爭力，正在循著實(shí)時閉環(huán)制造業(yè)務(wù)運(yùn)營的數(shù)字化制造架構(gòu)（DMA）方向探索和發(fā)展。正如圖1所示，邊緣計(jì)算在DMA中起著數(shù)字化底座的基礎(chǔ)作用。在充分利用邊緣計(jì)算的基礎(chǔ)上才可能運(yùn)用云-邊-端的分布式計(jì)算和開放系統(tǒng)的進(jìn)展，來實(shí)現(xiàn)同步、實(shí)時、優(yōu)化生產(chǎn)，以適應(yīng)包括供應(yīng)鏈、客戶需求、能源和可持續(xù)發(fā)展等諸多的外部變化因素。