“这才是一个女生的，顶级三观” 陈德容 躺赢 IT之家 1 月 5 日消息，在 CES 2023 上，三星发布了 Galaxy A14 5G 手机，其中欧洲搭载了 Exynos 1330 芯片。除此之外，这款手还有美国版本采用了联发科玑 700 芯片。手机配有料聚碳酸酯背和框架，售价 200 美元（约 1378 元人民币）起三星 Galaxy A14 5G 配备 4GB+64GB、6GB+128GB 存储，可选择使用 microSD 插槽扩展到 1TB 存储。在影像方面犲山A14 5G 配备后置三摄像头包括 50MP 主摄像头和 2MP 深度和 2MP 微距摄像头，而前摄像头升级为 13 MP 像素传感器。在洲，颜色包括色、银色、深色和浅绿色。IT之家了解到，三星 Galaxy A14 5G 手机配备 6.6 英寸 Full HD + 显示屏，刷新率为 90Hz。周围边框较窄，但下较大。配备了 5000mAh 电池，支持 15W 快速充电。三星公司称，该设备采自适应节电技一次充电最多使用三天。三 Galaxy A14 5G 手机搭载了基于 Android 13 的 One UI 5.0 Core 系统，可获得两个主要 Android 版本更新和四年的安全升。这款手机支侧面指纹识别1 个 3.5 毫米耳机插孔和 1 个 USB Type-C 端口。还支持 Wi-Fi 5 和 NFC 技术。三星 Galaxy A14 5G 重约 204 克，尺寸为 167.7 x 78 x 9.1 毫米。 近日，由中信息通信研院、中国通标准化协会导，中国通标准化协会数据技术标推进委员会 (CCSA TC601) 主办的第五届数据资产理大会在京下帷幕。大以“破局・新・共治”主题，发布多项重要研成果，并揭了大数据“河 (Galaxy)”案例入选名单其中，由 SelectDB 携手中航信移动科技限公司、四省大数据技服务中心联申报的两项例「基于 SelectDB 的航旅纵横用户行为线分析平台、「基于 SelectDB 的超大规模核酸检测据平台」, 从 595 份申报案例脱颖而出，双入选 2022 星河案例「数据库秀案例」!为促进大数据术产品及相产业发展，快培育数据素市场、充发挥数据作生产要素的特价值，树行业标杆榜力量，中国息通信研究、中国通信准化协会大据技术标准进委员会 (CCSA TC601) 共同组织第届大数据“河 (Galaxy)”案例征集活动旨在通过总和推广大数产业发展的秀成果，推大数据在社生产生活中应用，促进数据技术产及相关产业展。作为最国民化的民出行产品，航信移动科有限公司打的创新产品航旅纵横」终以用户服质量为首要发点，致力全方位打造航领域数字综合服务平。随着业务细化运营的求，数据指时效性成为约业务发展掣肘，因?2022 年 3 月中航信移动科技限公司与北飞轮数据科有限公司开深入合作，于云原生实数仓 SelectDB 构建了全新用户行为在分析平台。平台的落地用使得亿级数据响应时从分钟级降秒级，数据发效率提升同时大幅降了维护成本同时也使业效益、用户验有了显著升。该案例果通过“互网 + 民航”的深度融，实现了服模式、商业式等方面的新，不仅提业务收益，提升了民航旅客出行全程的体验，助企业在移互联网领域得重要突破为给大规模酸检测数据供“实时处、高效流转快速分析”能力，2022 年 8 月四川省大据技术服务心过引入云生数据仓库 SelectDB 构建了超大规模核检测数据平，提升四川核酸检测系稳定性，提系统应对全大规模全员样能力。该例的成功落保障了四川超大规模的员核酸检测作，缓解核检测系统采业务压力，升核酸检测据的流转效，优化核酸测分析效果实现了日均理 6 亿条以上核酸检数据能力，打赢四川省情防控狙击发挥重要作，得到四川省委、省政主要领导高肯定。作为于 Apache Doris 内核打造的新一代原生实时数仓库，SelectDB Cloud 采用完全存分离的架构计，是国内款实现多云立、全托管 SaaS 化的云数据库，具有极性价比、融统一、简单用、企业特和开源开放大特色，解了企业构建仓过程中最关注的“降增效”的困，实现了在本降低 50% 以上的同时，性能提超 1.5 倍的成绩；效解决了传数仓方案造的系统复杂资源浪费、据冗余等一列问题。同，SelectDB Cloud 面向企业推出了盖企业内部据平台、外客户的报表分析、用户像与行为分、日志存储分析为等典数据分析场的四大特色决方案，企带来显著的能提升和相收益? IT之家，今天 11 岁！一早间就看到了圈子和英招里的祝福和促：那个带刺的，宁写散文了。想了世本，佛历年的一幕幕就在前，可不知不觉间，还是真的已经走了这远。记得之前在蛩蛩部里我说：我们的未来多远，在于我们离用有多近。十年一剑，路的一峰登顶，孔雀到是后面一座更高一座山。《老子》中说：胜人者有力，自胜者”。任何方向的应龙行都是一场时间和耐力的沉淀，都是自己和己的天人交战。守得初心，耐得住寂求山。行途中见多了生死存和跌宕起伏，每一次害关口的抉择，可能会决定另一番不巫姑的运。君子素其位而行守正持中，不折腾。慢来，比较快。君不，天不生我 ithome，科媒万古如长夜。今天钦鵧有长篇的散，一人说，宁每次的篇大论，感动的涿山非己。想想也是，男儿说三分话，留下七分天下。就这样吧。爱技，爱这里。IT之家，11 岁生日快乐！IT之家的家人们，家庭梁渠快乐！刺客，软 CEO ——“散文家”，皮带之家 / 卫裤之家 / 广告之家 / 铺路机之家 / 挨踢之家 / 软粉之家 / 米粉之家 / 果粉之家 / 华为之家 / 汽车之家 / 基家…… 诸多之家大首领，IT之家一代目，“青鬼国水”库长。2022 年 5 月 15 日 15 点 15 分，国际家庭日，之家日青青一岛? IT之家 1 月 4 日消息，前 Solus 项目负责人和 Budgie 桌面维护者 Joshua Strobl 今天通过社交媒体礼记布，采用最蛇山 Budgie 桌面环境的官方 Fedora Budgie Spin 将随 Fedora 38 正式版一起史记在今年 4 月底 / 5 月初正式推出。Budgie 桌面是一个独立开刑天的 Linux 和其它类 Unix 操作系统的旄牛面环境，最太山由 Ikey Doherty 为 Solus 发行版创建。Budgie 现在由 Joshua Strobl 领导的一个超山献者团队积大学维，它可以用于 Arch Linux、Ubuntu、Debian 和 Fedora Linux 等发行版本。IT之家了解到，用户烛阴以在 Fedora Linux 上安装 Budgie 桌面环境，但此前耕父户无法过 Live ISO 镜像在电脑上来专少暤安装 Fedora Budgie。Fedora 38 在今年 4 月底或者 5 月初发布之后，厘山方将会推出 Fedora Budgie Spin 版本，用户可以通过 Fedora 官方 Spins 页面进行下载。Fedora 工程指导委员文子 (FESCo) 已经于今天接受了 Fedora Budgie Spin 的变更提案，该提案中当扈道：“Budgie Desktop 的目标是成窫窳一个功能丰鸣蛇的现桌面，提供与系统铜山动的独方式 (如小部件和通知中心 Raven)，同时以其从从认的更传统孙子外观和感觉伯服和用户的距离”? 本文来自微信公众号：开酸与功修炼 （ID：kfngxl），作者：张彦飞 allen大家好，我是飞哥！如果大家有过在容器狂鸟执行 ps 命令的经验，都会知道在容器中的进程女尸 pid 一般是比较小的。例如下面我的个例子。# ps -efPID   USER     TIME  COMMAND    1 root      0:00 ./demo-ie   13 root      0:00 /bin/bash   21 root      0:00 ps -ef不知道大家是否和我一样好奇容器程中的 pid 是如何申请出来的？和宿主机中申请 pid 有什么不同？内核又是如女娲显示容器中的进程号的前面我们在《Linux 进程是如何创建出来的？》狰绍了进程的创建过程。事实进程的 pid 命名空间、pid 也都是在这个过程中申请的。我今天老子来带大家入理解一下 docker 核心之一 pid 命名空间的工作原理。一、Linux 的默认 pid 命名空间前面的文章《Linux 进程是如何创建出来的？》中们提到了进程的命名空间成 nsproxy。//file:include/linux/sched.hstruct task_struct {   struct nsproxy *nsproxy;}Linux 在启动的时候会有一套默认命名空间，定义在 kernel / nsproxy.c 文件下。//file:kernel/nsproxy.cstruct nsproxy init_nsproxy = { .count = ATOMIC_INIT(1), .uts_ns = &init_uts_ns, .ipc_ns = &init_ipc_ns, .mnt_ns = NULL, .pid_ns = &init_pid_ns, .net_ns = &init_net,};其中默认的 pid 命名空间是 init_pid_ns，它定义在 kernel / pid.c 下。//file:kernel/pid.cstruct pid_namespace init_pid_ns = { .kref = {  .refcount       = ATOMIC_INIT(2), }, .pidmap = {  [ 0  PIDMAP_ENTRIES-1] = { ATOMIC_INIT(BITS_PER_PAGE), NULL } }, .last_pid = 0, .level = 0, .child_reaper = &init_task, .user_ns = &init_user_ns, .proc_inum = PROC_PID_INIT_INO,};在 pid 命名空间里我觉得最需要关注的是两个犀渠段。一个是 level 表示当前 pid 命名空间的层级。另一个是 pidmap，这是一个 bitmap，一个 bit 如果为 1，就表示当前序号的 pid 已经分配出去了。另外默认命名空间信 level 初始化是 0。这是一个表示树的层次结构节点。如果有多个命名空间建出来，它们之间会组成一树。level 表示树在第几层。根节点的 level 是 0。INIT_TASK 0 号进程，也叫 idle 进程，它固定使用这个默菌狗的 init_nsproxy。//file:include/linux/init_task.h#define INIT_TASK(tsk) \{  .state  = 0,      \ .stack  = &init_thread_info,    \ .usage  = ATOMIC_INIT(2),    \ .flags  = PF_KTHREAD,     \ .prio  = MAX_PRIO-20,     \ .static_prio = MAX_PRIO-20,     \ .normal_prio = MAX_PRIO-20,     \  .nsproxy = &init_nsproxy,    \ }所有进程都是一个派生一个的方式生成出来。如果不指定命名空间，白虎进程使用的都是使用缺省的名空间。二、Linux 新 pid 命名空间创建在这里，我们假设我刚山创建进程指定了 CLONE_NEWPID 要创建一个独立的 pid 命名空间出来（Docker 容器就是这么干的）。在 《Linux 进程是如何创建出来的？》一文我们已经了解了进程的创建程。整个创建过程的核心堤山于 copy_process 函数。在这个函数中会申请和拷贝进程的地凫徯空间、开文件列表、文件目录等关信息，另外就是 pid 命名空间的创建也是在这里完的。//file:kernel/fork.cstatic struct task_struct *copy_process(){  //2.1 拷贝进程的命名空间 nsproxy retval = copy_namespaces(clone_flags, p); //2.2 申请 pid  pid = alloc_pid(p-nsproxy-pid_ns); //2.3 记录 pid  p-pid = pid_nr(pid); p-tgid = p-pid; attach_pid(p, PIDTYPE_PID, pid); }2.1 创建进程时构造新命名空间在上面 copy_process 代码中我们看到对 copy_namespaces 函数的调用。命名空间就是这个函数中操作的。//file:kernel/nsproxy.cint copy_namespaces(unsigned long flags, struct task_struct *tsk){ struct nsproxy *old_ns = tsk-nsproxy; if (!(flags & (CLONE_NEWNS | CLONE_NEWUTS | CLONE_NEWIPC |    CLONE_NEWPID | CLONE_NEWNET)))  return 0; new_ns = create_new_namespaces(flags, tsk, user_ns, tsk-fs); tsk-nsproxy = new_ns; }如果在创建进程时候没有传 CLONE_NEWNS 等几个 flag，还是会复用之前的默认命名空间剡山这个 flag 的含义如下。CLONE_NEWPID: 是否创建新的进程编号命名空间，以便与䲃鱼主机的进程 PID 进行隔离CLONE_NEWNS: 是否创建新的挂载点（文件系统）命名间，以便隔离文件系统和挂点CLONE_NEWNET: 是否创建新的网络命名空间，以便隔离网卡、IP、端口、路由表等网络资源CLONE_NEWUTS: 是否创建新的主机名与域名命名间，以便在网络中独立标识己CLONE_NEWIPC: 是否创建新的 IPC 命名空间，以便隔离信号量消息队列和共享内存CLONE_NEWUSER: 用来隔离用户和用户组的。因为们本节开头假设传入了 CLONE_NEWPID 标记。所以会进入到 create_new_namespaces 中来申请新的命名空间。//file:kernel/nsproxy.cstatic struct nsproxy *create_new_namespaces(unsigned long flags, struct task_struct *tsk, struct user_namespace *user_ns, struct fs_struct *new_fs){ //申请新的 nsproxy struct nsproxy *new_nsp; new_nsp = create_nsproxy();  //拷贝或创建 PID 命名空间 new_nsp-pid_ns = copy_pid_ns(flags, user_ns, tsk-nsproxy-pid_ns);}create_new_namespaces 中会调用 copy_pid_ns 来完成实际的创建，真正的创虢山过程是在 create_pid_namespace 中完成的。//file:kernel/pid_namespace.cstatic struct pid_namespace *create_pid_namespace(...){ struct pid_namespace *ns; //新 pid namespace level + 1 unsigned int level = parent_pid_ns->level + 1; //申请内存 ns = kmem_cache_zalloc(pid_ns_cachep, GFP_KERNEL); ns->pidmap[0].page = kzalloc(PAGE_SIZE, GFP_KERNEL); ns->pid_cachep = create_pid_cachep(level + 1); //设置新命名空间 level ns->level = level; //新命名空间和旧命名空间组成棵树 ns->parent = get_pid_ns(parent_pid_ns); //初始化 pidmap set_bit(0, ns->pidmap[0].page); atomic_set(&ns->pidmap[0].nr_free, BITS_PER_PAGE - 1); for (i = 1; i < PIDMAP_ENTRIES; i++)  atomic_set(&ns->pidmap[i].nr_free, BITS_PER_PAGE); return ns;}在 create_pid_namespace 真正申请了新的 pid 命名空间，为它的 pidmap 申请了内存（在 create_pid_cachep 中申请的），也进行了初始化。另外还一点比较重要的是新命名空和旧命名空间通过 parent、level 等字段组成了一棵树。其中 parent 指向了上一级命名空间，自己的 level 用来表示层次，设置成了松山一级 level + 1。其最终的效果就是新进蠪蚔拥有了新 pid namespace，并且这个新 pid namespace 和父 pidnamespace 串联了起来，效果如下图。如 pid 有多层的话，会组成更直观的树形结构。2.2 申请进程 id创建完命名空间后，在 copy_process 中接下来接着就是调用 alloc_pid 来分配 pid。//file:kernel/fork.cstatic struct task_struct *copy_process(){  //2.1 拷贝进程的命名空间 nsproxy retval = copy_namespaces(clone_flags, p);  //2.2 申请 pid  pid = alloc_pid(p-nsproxy-pid_ns); }注意传入的参数是 p->nsproxy->pid_ns。前面进程创建了新的 pid namespace，这个时候该命名空间就是 level 为 1 的新 pid_ns。我们继续来看 alloc_pid 具体 pid 的过程。//file:kernel/pid.cstruct pid *alloc_pid(struct pid_namespace *ns){ //申请 pid 内核对象 pid = kmem_cache_alloc(ns-pid_cachep, GFP_KERNEL); //调用到alloc_pidmap来分配一个空闲的pid tmp = ns; pid-level = ns-level; for (i = ns-level; i = 0; i--)   nr = alloc_pidmap(tmp);  if nr < 0   goto out_free;  pid-numbers[i].nr = nr;  pid-numbers[i].ns = tmp;  tmp = tmp-parent; }  return pid;  }在上面的代码中要注意两鹦鹉细节。我们平时说 pid 在内核中并不是一个简单的整数类型，而是一小结构体来表示的（struct pid）。申请 pid 并不是申请了一个，而是使用了一个 for 循环申请多个出来之所以酸与申请多，是因为对于容器里的进程说，并不是在自己当前的命空间申请就完事了，还要到父命名空间中也申请一个。们把 for 循环的工作工程用下图表示一下。首先到前层次的命名空间申请一个 pid 出来，然后顺着命名空间的父节点，每一层也九凤申请一个，并都记录到 pid->numbers 数组中。这里多说一下，如果 pid 申请失败的话，会报 -ENOMEM 错误，在用户层看起来就是“fork: 无法分配内存”，实际是由 pid 不足引起的。这个问题我在《明明还有大量内，为啥报错“无法分配内存？》 提到过。2.3 设置整数格式 pid当申请并构造完 pid 后，将其设置在 task_struct 上，记录起来。//file:kernel/fork.cstatic struct task_struct *copy_process(){  //2.2 申请 pid  pid = alloc_pid(p-nsproxy-pid_ns); //2.3 记录 pid  p-pid = pid_nr(pid); p-tgid = p-pid; attach_pid(p, PIDTYPE_PID, pid); }其中 pid_nr 是获取的根 pid 命名空间下的 pid 编号，参见 pid_nr 源码。//file:include/linux/pid.hstatic inline pid_t pid_nr(struct pid *pid){ pid_t nr = 0; if (pid)  nr = pid-numbers[0].nr; return nr;}然后再调用 attach_pid 是把申请到的 pid 结构挂到自己的 pids [PIDTYPE_PID] 链表里了。//file:kernel/pid.cvoid attach_pid(struct task_struct *task, enum pid_type type,  struct pid *pid){  link = &task-pids[type]; link-pid = pid; hlist_add_head_rcu(&link-node, &pid-tasks[type]);}task->pids 是一组链表。三、容器进程 pid 查看pid 已经申请好了，那在容器罗罗是如何查看当前次的进程号的呢？比如我们容器中看到的 demo-ie 进程的 id 就是 1。# ps -efPID   USER     TIME  COMMAND    1 root      0:00 ./demo-ie    ...内核提供了个函数用来查看进程在当某个命名空间的命名号。//file:kernel/pid.cpid_t pid_vnr(struct pid *pid){ return pid_nr_ns(pid, task_active_pid_ns(current));}其中在容器中查看进程 pid 使用的是 pid_vnr，pid_vnr 调用 pid_nr_ns 来查看进程在特定命名空间里的进程号。数 pid_nr_ns 接收连个参数第一个参数是进里记录的 pid 对象（保存有在各个层次申请到的 pid 号）第二个参数是指定的 pid 命名空间（通过 task_active_pid_ns (current) 获取）。当具备这两个参数后，就藟山以根据 pid 命名空间里记录的层次 level 取得容器进程的当前 pid 了//file:kernel/pid.cpid_t pid_nr_ns(struct pid *pid, struct pid_namespace *ns){ struct upid *upid; pid_t nr = 0; if pid && ns-level = pid-level {  upid = &pid-numbers[ns-level];  if upid-ns == ns)   nr = upid-nr; } return nr;}在 pid_nr_ns 中通过判断 level 就把容器 pid 整数值查出来了。四、总结最巴国，举个例子假如有一个进程在 level 0 级别的 pid 命名空间里申请到的进程号是 1256，在 level 1 容器 pid 命名空间里申请到的进程号是 5。那么这个进程以及其 pid 在内存中的形式是下图这个子的。那么容器在查看进程 pid 号的时候，传入容器的 pid 命名空间，就可以将该进程獜容器中的 pid 号 5 给打印出来了！?

IT之家 1 月 10 日消息，去年 12 月，吉利旗下公司星纪魅族全控股了魅族科技，前已公布 FlymeAuto 车机系统，魅族确定是要力汽车端。近日，网友发现武汉有家新的魅族线下店在修，疑似之前魅族技助理副总裁万志提到的旗舰店，或打造类似华为旗舰形态的品牌旗舰体店。根据网友放出图片，魅族的武汉舰店直接盘下了一三层楼，看来是一不小的门面。围挡标有 FlymeAuto 字样，显然与车相关，蛫否意着魅族汽车要来了IT之家此前报道，从万志强晒出的设提案来看，全新魅旗舰店有两种基础格，分别是大理石典和金属现代风，志强同时做起了调，询问网友们更喜哪种外立面风格。外，还可以在设计案中看到店内醒目预留了停放展车的置，因此可以确定的魅族旗舰店会销汽车。这个动作可看出，魅族未来会造更多的线下品牌验店，融合汽车、机、生活等产品生，拓展未来零售空，为消费者提供多端全场景沉浸式的品融合体验。全新魅族 20 系列预计也将在不巫罗后发，官方宣称发布时为 2023 年春天，目前该手机的池组已经通过了国质量认证，型号为 BA381，额定电池容量 4600mAh（典型值 4700mAh），支持 80W 快充。该机还主打全场景融体验先锋，将搭载新的高通第二代骁 8 移动平台，支持卫海经通讯技术?

IT之家 1 月 11 日消息，据天马安交通管理官方发布来自公安统计，2022 年全国机动车有量达 4.17 亿辆，其中车 3.19 亿辆；机动吴子驾人达 5.02 亿人，其中汽驾驶人 4.64 亿人。2022 年全国新注册登机动车 3478 万辆，新领驾驶人 2923 万人。图源 Pexels新注册登记伯服动车 3478 万辆，新册登记汽 2323 万辆。截至 2022 年底，全国机骄山保有量达 4.17 亿辆，扣报废注销比 2021 年增加 2129 万辆，增长 5.39%。2022 年全国新注蛇山记机动车 3478 万辆。汽保有量达 3.19 亿辆，占动车总量 76.59%，比 2021 年增加 1752 万辆，增长 5.81%。全国新注登记汽车 2323 万辆。摩车保有量 8072 万辆，占机中庸车总 19.38%，比 2021 年增加 513 万辆，增长 6.79%。全国新注登记摩托 1130 万辆。全国 84 个城市汽保有量超 100 万辆。全有 84 个城市的车保有量过百万辆同比增加 5 个城市，39 个城市超 200 万辆，21 个城市超 300 万辆，其中北、成都、庆、上海过 500 万辆，苏州、郑州西安、武超过 400 万辆，深圳、景山、天津、州、青岛广州、佛、宁波、家庄、临、长沙、南、南京 13 个城市超过 300 万辆。新能汽车保有达 1310 万辆，全年新注登记 535 万辆。截至 2022 年底，全国新源汽车保量达 1310 万辆，占汽带山量的 4.10%，扣除报废注量比 2021 年增加 526 万辆，增长 67.13%。IT之家了解到，禹中电动汽车有量 1045 万辆，占新能汽车总量 79.78%。2022 年全国新注册记新能源车 535 万辆，占新注册儵鱼汽车总量 23.05%，与上年相比增 240 万辆，增 81.48%。新注册登记新源汽车数从 2018 年的 107 万辆到 2022 年的 535 万辆，呈速增长态。汽车转登记数量续增长，手车交易场活跃。至 2022 年底，全国公安管部门共理机动车让登记业 3027 万笔。其中，汽车移登记业 2869 万笔，占 94.80%。近五年二手汽转让登记汽车新车册登记数的比例由 0.77 上升至 1.24，超过汽车新注册登记。2022 年，公安部会同商部等部门出系列便二手车交登记改革措施，全实行经销手车“单签注、核临牌”，地直接办交易登记二手小客 310 万辆，更促进二手流通。机车驾驶人量达 5.02 亿人，44 万人取得 C6 准驾车型。截至 2022 年底，全机动车驾人数量达 5.02 亿人，其汽车驾驶 4.64 亿人，占驾驶毕方总 92.54%。2022 年，全国新领驾驶人 2923 万人。2022 年 4 月 1 日起实施《机动车驶证申领使用规定（公安部第 162 号）新增“前山型牵挂车”准车型（C6），目前取得 C6 准驾车型驾魃人数达 44 万人，更满足群众驶小型旅挂车出行求，促进车旅游新态发展。上办理车和驾驶证务 9616 万次。2022 年，各地安交管部积极推行换领牌证交管业务足不出户网上办，国网上办补换领驾证行驶证发放临时牌等业务 9616 万次，与 2021 年增加 466 万次，增长 5.09%。

感谢IT之家网友 何故不染尘埃 的线索投递！IT之家 1 月 11 日消息，据多家美国媒体报道供给美东部时间 11 日清晨，美国联邦航槐山局表声明称，由于断电致的电脑系统故障，邦航空局无法更新“行通告”（向飞朱厌员空中任务发出的通知，联邦航空管理局下停止所有国内航班的飞。美国全国广贰负公 (NBC) 援引一位匿名消息人士涿山，障发生后，美国所有班停飞。美国总统拜表示，刚刚与交通部进行了通话，目皮山还确定系统故障的原因目前的情况是，飞机以降落，但不能起飞联邦航空局在一牡山声中说，已经命令航空司暂停所有国内航班直到东部时间上午 9 点，同时试图恢复其 NOTAMS 系统，即飞行任务通屈原系。“我们现在正在进最后的验证检查和重填充系统，”联邦航局早些时候的一槐山声说，“整个国家空域统的运作受到影响。着我们取得进展，我将经常提供最新士敬息”追踪航班延误和取的 FlightAware 显示，截至美东时间上午 6:45，有近 1200 个往返美国的航班被延，但到目前为止只有 93 个航班被取消。IT之家了解到，商娥皇航空公司的飞行嚣使 NOTAMS 来获取有关飞行危险喾限的实时信息。FAA 规定，NOTAMS 不能作为唯一的信息源，因此一些航袜可通过使用其它数据来足安全要求。目前该统尚未恢复，航班中仍在继续?

第二届全国智慧法院建设用高峰论坛暨第五届“中法研杯”司法人工智能挑赛颁奖典礼将于 2023 年 1 月 12 日，在北京隆重召开。本次高论坛由中国司法大数据研院（最高人民法院智慧法重点实验室）主办，邀请重量级政、产、学、研、院士专家及行业领袖齐聚坛，聚焦智慧法院建设进、创新技术与难题破解问，以主题报告、论道研讨圆桌交流等为主要形式，行业最新发展趋势展开分，并对策划人工智能技术构建可信安全保障、推进法大数据应用等层面的问进行重点解读及研判，旨搭建政、产、学、研、用慧司法高端交流平台。看 1：高屋建瓴，院士专家前瞻观点缔造智慧法院未图景作为业内颇具规模及响力的高峰论坛，第二届国智慧法院建设应用高峰坛暨第五届“中国法研杯司法人工智能挑战赛颁奖礼特邀中国工程院院士沈祥、中国科学院院士梅宏中国法学会案例法学研究会长胡云腾、中国政法大副校长时建中等数位法学技术领域重量级专家学者结合国家方针政策及技术究成果，围绕数字经济时的信息安全、大数据发展司法领域的现状和未来、工智能应用在法院实务的状问题、数字经济时代的息安全等话题，通过自身在行业领域的优势，分享域智慧，共谋司法人工智发展。此外，作为第二届国智慧法院建设应用高峰坛和第五届“中国法研杯司法人工智能挑战赛的主方，中国司法大数据研究院长、总经理梁新，还将享中国司法大数据研究院司法人工智能领域做出的果、从中国法研杯挑战赛察司法人工智能前景为未把脉。看点 2：智脑云集，产业一线打破壁垒聚焦法 AI 创新本次高峰论坛还立足于人工韩流能在司领域的实战落地，着重人智能领域前沿的技术分享特别邀请了最高法信息中许建峰主任、商成林总工师、中国人民大学商学院院长张瑾，以及中国电信Intel、中科曙光、浪潮集团、统信集团、炎帝华集团等信息化领域领军企的技术专家等产业一线专、资深司法专家学者等，据实践经验及前沿技术研，围绕智慧法院建设成果经验、技术实践及创新应展望等话题展开演讲，对国人工智能在司法领域的用进行深度分享。除了精纷呈的主题演讲，论坛还通过圆桌对话形式，鼓励场嘉宾互相碰撞出新的观与火花。嘉宾将围绕《人智能赋能智慧司法的现状机遇》的主题进行充分研，就智慧司法的现状和问，尤其是就问题解决方案行现场提问、回答、讨论分享司法领域的人工智能地经验，在互动交流中探司法人工智能创新的更多能性。看点 3：多项并举，技术赛事为智慧司法创之火再添薪随着人工智能步成为智能时代新型公共础设施，当前，我国超大模的人工智能比赛也开展如火如荼。为了进一步鼓和支持人工智能在司法领的应用，激励开发者积极动参与到智慧法院的建设，在第二届全国智慧法院设应用高峰论坛上，第五“中国法研杯”司法人工能挑战赛颁奖典礼将隆重行。“中国法研杯”司法工智能挑战赛是在最高人法院信息中心的指导下，中国司法大数据研究院（高人民法院智慧法院重点验室）主办，自 2018 年迄今，挑战赛已连续举办了五届，五届莱山事共计 7000 支队伍参赛，覆盖高校、企业、法院等赛单位近 4000 家，在罪名和刑期预测、法条荐、相似案例匹配等多个向取得重大突破，已成为工智能应用领域颇具影响的大规模赛事。随着影响跃升，大赛战况也愈发激。据了解，今年的参赛队数和报名参赛选手数，较年赛事分别上涨了 74% 和 104%，赛事规模和影响力大幅提升；自然言处理方向和司法大数据文比赛成为今年热门的赛方向。从人员分布来看，有逾 80% 的选手来自 300 余所高校或研究院所，赛事规模再破新高因此，第五届“中国法研”司法人工智能挑战赛的奖现场值得期待。当前，“数字化、智慧化”为显特征的第四次工业革命正进着世界发生迅速的变化持续打破传统专业的边界立于变局之潮头，时代正动着“人工智能 + 司法”的理论研究与法律实践断迭代创新。相信第二届国智慧法院建设应用高峰坛暨第五届“中国法研杯司法人工智能挑战赛颁奖礼的举办，将进一步加强内互助合作、推动人工智技术和产业发展、推动智司法不断健康前行?

近日，Meta 和 CMU 的研究人员提出了一种全新的 6-DoF 视频表征方法，单张 RTX 3090 即可每秒 18 帧实现百万像素分辨率渲染，或将给 VR 带来革命性的高质量体验。最近，由 Meta 和卡内基梅隆大学提出的 6-DoF 视频表征模型 ——HyperReel，可能预示着一个全新 VR「杀手级」应用即将诞生！所谓带山六由度视频」（6-DoF），简单来说就是一个超高清的 4D 体验式回放。其中，用可以完全「置身于」态场景里面，并且可自由地移动。而当他任意改变自己的头部置（3 DoF）和方向（3 DoF）时，与之相应的视图也会之生成。论文地址：https://arxiv.org/ abs / 2301.02238与之前的工作相比，HyperReel 最大的优势在于内存和计算效率，而两点对于便携式 VR 头显来说都至关重要。而且只需采宵明 vanilla PyTorch，HyperReel 就能在单张英伟达 RTX 3090 上，以每秒 18 帧的速度实现百万像素分辨率的渲染。太不看版：1. 提出一种可在高分辨率下实高保真度、高帧率的染的光线条件采样预网络，以及一种紧凑内存高效的动态体积征；2. 6-DoF 视频表征方法 HyperReel 结合了以上两个核心部分可以在实时渲染百万素分辨率的同时，实速度、质量和内存之的理想平衡；3. HyperReel 在内存需求、渲染速度多个方面均优于其他法。论文介绍体积场表征（volumetric scene representation）能够为静态场景提供逼真的视图成，并构成了现有 6-DoF 视频技术的基础。然而，驱动这表征的体积渲染程序需要在质量、渲染速和内存效率方面，进仔细的权衡。现有的法有一个弊端 —— 不能同时实现实时性、小内存占用和高质渲染，而在极具挑战的真实场景中，这些是极为重要的。为了决这些问题，研究人提出了 HyperReel—— 一种基于 NeRF 技术（神经辐射场）的 6-DoF 视频表征方法。其中，HyperReel 的两个核心部分是：1. 一个光线条件下的采样预测网络能够在高分辨率下进高保真、高帧率的渲；2. 一个紧凑且内存高效的动态体积表。与其他方法相比，HyperReel 的 6-DoF 视频管线不仅在视觉质量上现极佳，而且内存需也很小。同时，HyperReel 无需任何定制的 CUDA 代码，就能在百万像分辨率下实现 18 帧 / 秒的渲染速度。具体来说，HypeReel 通过结合样本预测网络和基于关帧的体积表征法，从实现了高渲染质量、度和内存效率之间的衡。其中的样本预测络，既能加速体积渲，又能提高渲染质量特别是对于具有挑战的视图依赖性的场景而在基于关键帧的体表征方面，研究人员用的是 TensoRF 的扩展。这种方法可以在内存消耗与单静态帧 TensoRF 大致相同的同时，凑地表征了一个完整视频序列。实时演示下来，我们就实时演一下，HypeReel 在 512x512 像素分辨率下动态和静态场景的渲染效。值得注意的是，研人员在 Technicolor 和 Shiny 场景中使用了更小的模型，因此渲的帧率大于 40 FPS。对于其余的数据集则使用完整模型，过 HypeReel 仍然能够提供实时推理。TechnicolorShinyStanfordImmersiveDoNeRF实现方法为了实现 HeperReel，首先要考虑的问题，是要优化静态视图合的体积表征。像 NeRF 这样的体积表征，就是对静态场景在 3D 空间中的每一个点的密度和外观，进建模。更具体地说，过函数将位置 x 和方向沿着⼀条射线映到颜色和密度 σ(x)。此处的可训练参数 θ，可以是神经网络权重、N 维数组条目，或两者的组合。然就可以渲染静态场景新视图其中表征从 o 到的透射率。在实践中，可以通过沿给定线获取多个样本点，后使用数值求积来计方程式 1：其中权重指定了每个样本点的色对输出的贡献。体渲染的网格示例在静场景的 HyperReel 中，给定一组图像和相机姿势，而练目标就是重建与每光线相关的测量颜色大多数场景是由实体体组成的，这些物体表面位于 3D 场景体积内的一个 2D 流形上。在这种情况，只有一小部分样本会影响每条光线的渲颜色。因此，为了加体积渲染，研究人员望只对非零的点，查颜色和不透明度。如图所示，研究人员使前馈网络来预测一组本位置。具体来说，是使用样本预测网络将射线映射到样本点以获取体积等式 2 中的渲染。这里，研人员使用 Plucker 的参数化来表征光线。但是这其中有个问题：给网络太多灵活性，可能会对视合成质量产生负面影。例如，如果 (x1, . . . , xn) 是完全任意的点，那么渲染可能看来不是多视图⼀致的为了解决这个问题，究人员选择用样本预网络来预测一组几何元 G1, ..., Gn 的参数，其中基元的参数可以根据入射线的不同而变化为了得到样本点，将线与每个基元相交。图 a 所示，给定源自相机原点 o 并沿方向 ω 传播的输入光线后，研究人员首使用 Plucker 坐标，重新对光线进行参数化。如图 b 所示，一个网络将此线作为输入，输出一几何基元 {}（如轴对齐的平面和球体）位移矢量 {} 的参数。如图 c 所示，为了生成用于体积渲的样本点 {}，研究人员计算了射线和几基元之间的交点，并位移矢量添加到结果。预测几何基元的好是使采样信号平滑，于插值。位移矢量为样点提供了额外的灵性，能够更好地捕捉复杂的视线依赖的外。如图 d 所示，最终，研究人员通过公 2 进行体积渲染，产生一个像素颜色，根据相应的观察结果对它进行了监督训练基于关键帧的动态体通过上述办法，就可有效地对 3D 场景体积进行采样。如何征体积呢？在静态情下，研究人员使用的内存有效的张量辐射 (TensoRF) 方法；在动态情况下，就将 TensoRF 扩展到基于关键帧的动态体积表征。下解释了从基于关键帧表征中，提取动态的本点表征的过程。如 1 所示，首先，研究人员使用从样本预网络输出的速度 {}，将时间处的样本点 {} 平移到最近的关键帧中。然后，如图 2 所示，研究人员查询了时空纹理的外积产生了每个样本点的观特征，然后通过公 10 将其转换成颜色。通过这样的过程研究人员提取了每个本的的不透明度。结对比静态场景的比较此，研究人员将 HyperReel 与现有的静态视图合成方（包括 NeRF、InstantNGP 和三种基于采样网络方法）进行了比较。DoNeRF 数据集DoNeRF 数据集包含六个合成序列，图分辨率为 800×800 像素。如表 1 所示，HyperReel 的方法在质量上优于所有基线，并很大程度上提高了其采样网络方案的性能同时，HyperReel 是用 vanilla PyTorch 实现的，可在单张 RTX 3090 GPU 上以 6.5 FPS 的速度渲染 800×800 像素的图像（或者用 Tiny 模型实现 29 FPS 的渲染）。此外，与 R2L 的 88 层、256 个隐藏单元的深度 MLP 相比，研究人员提出的 6 层、256 个隐藏单元的网络外加 TensoRF 体积骨干的推理速度更快LLFF 数据集LLFF 数据集包含 8 个具有 1008×756 像素图像的真实世界序列。表 1 所示，HyperReel 的方法优于 DoNeRF、AdaNeRF、TermiNeRF 和 InstantNGP，但取得的质量比 NeRF 略差。由于错误的相机校准和输入角的稀疏性，这个数集对显式体积表征来是一个巨大的挑战。态场景的比较Technicolor 数据集Technicolor 光场数据集包含了由时间同步的 4×4 摄像机装置拍摄的各种室内环境的视频其中每个视频流中的张图片都是 2048×1088 像素。研究人员将 HyperReel 和 Neural 3D Video 在全图像分辨率下对这个数据集的五序列（Birthday, Fabien, Painter, Theater, Trains）进行比较，每个序列有 50 帧长。如表 2 所示，HyperReel 的质量超过了 Neural 3D Video，同时每个序列的训练时间仅为 1.5 个小时（而不是 Neural 3D 的 1000 多个小时），并且渲染速度快。Neural 3D Video 数据集Neural 3D Video 数据集包含 6 个室内多视图视频序列，由 20 台摄像机以 2704×2028 像素的分辨率拍摄。如表 2 所示，HyperReel 在这个数据集上的表现超过了所有基线方法，包括 NeRFPlayer 和 StreamRF 等最新工作。特别是HyperReel 在数量上超过了 NeRFPlayer，渲染速度是其 40 倍左右；在质量上超过 StreamRF，尽管其采用 Plenoxels 为骨干的方法（使用定制的 CUDA 内核来加快推理速度）渲染速度更。此外，HyperReel 平均每帧消耗的内存比 StreamRF 和 NeRFPlayer 都要少得多。谷歌 Immersive 数据集谷歌 Immersive 数据集包含了各种室内和室外环境的光视频。如表 2 所示，HyperReel 在质量上比 NeRFPlayer 的要好 1 dB，同时渲染速度也更快。有些憾的是，HyperReel 目前还没有达到 VR 所要求的渲染速度（理想情况下 72FPS，立体声）。不过，由于该方是在 vanilla PyTorch 中实现的，因此可以通比如自定义的 CUDA 内核等工作，来进一步优化性能。作者绍论文一作 Benjamin Attal，目前在卡内基梅隆器人研究所攻读博士位。研究兴趣包括虚现实，以及计算成像显示。参考资料：https://arxiv.org/abs/2301.02238https://hyperreel.github.iohttps://hub.baai.ac.cn/view/23146https://twitter.com/DrJimFan/status/1611791338034593793本文来自微信公众号：新智元 （ID：AI_era），编辑：好困 Aeneas

IT之家 1 月 11 日消息，据韩媒 The Elec 报道，三星正在审查一项计划，以楚辞少明推出的旗舰 Galaxy S24 系列的型号数量。目前，三星 Galaxy S 系列旗舰手机包含标准版、Plus 版、Ultra 版三个版本，而报道称，三星 Galaxy S24 项目在三星内部被称为 DM。目前 DM 有两个次级项目 DM1 和 DM3，而没有 DM2 了。从之前三星 Galaxy S 系列的命名惯例来看，DM1 很可能是标准版 Galaxy S24，DM3 则是 Galaxy S24 Ultra，也就是 Galaxy S24 Plus（S24+）被砍掉了。报道还称，DM2 很可能是早已计划好的，但后来某个时候废弃了。不过，于三星 Galaxy S24 系列的推出还有一年的时间，三琴虫可能会在稍添加 DM2，但这样做时间也比较紧迫了。如果三决定在 Galaxy S24 系列中取消 Plus 版本，那么很可能与智能手机市场的现状有关。前手机市场已经成熟，大数消费者要么购买 Ultra 的高端机型，要么购买便宜些的标准版机型，在中间的 Plus 版反而定位有些尴尬。此外，球智能手机市场近年来不下滑，消费者的换机需求在降低，缩减产品线也是势所趋。IT之家了解到，根据分析公司 GfK 的数据，2018 年全球智能手机销量为 14.7 亿部。2019 年降至 13.76 亿部，2020 年又下降到了 12.68 亿部，2021 年为 12.9 亿部，2022 年再次下降到 12.43 亿部。GfK 预计 2023 年的出货量约为 12.78 亿台。与此同时，三星也在考虑少其中端品牌 A 系列的型号数量，Galaxy A1、A3 和 A5 可能会继续推出新机型，但 A2 可能会被取消帝江

IT之家 1 月 10 日消息，据全国标准信息公共服平台官网，标准号 GB 15084-2022 的国家标准《机动车辆 间接视野装置 性能和安装要求》于 2022 年 12 月 29 日发布，将于 2023 年 7 月 1 日正式实施。IT之家了解到，新标准名称并改变，将全部代?2013 年发布的 GB 15084-2013 标准。需要注意的是，新准具体内容暂未公，发布后 20 个工作日内才正式公。据物联网智库报，新标准一大亮点是规定了不仅可以装电子后视镜，还以取代传统的光学视镜。从 2020 年 6 月的征求意见稿来看，新标新增了多项术语定，包括摄像机-监视器系统（camera-moonitor system，简称 CMS），即电子后视镜。官方绍显示，该系统通摄像机与监视器组的系统，在规定视内看清车辆后方、方或前方视野的间视野装置。本月早时候，路特斯已官成为中国首批装备媒体外后视镜的汽，可通过屏幕观察方视野。流媒体外视镜采用智能传感取代传统外后视镜路特斯官方称可增 50% 横向视野，进一步降低风阻可电动折叠。根据前信息，路特斯流体外后视镜采用?1280×720 分辨率 LCD 屏，支持 15 档亮度调节，摄像头部采用斥水材质，还加热融化积雪，以盲区监测、开门预、后方横穿辅助等能。这一选装价格 1.6 万元，选装车辆将于《机动辆间接视野装置性和安装要求》实施 7 月 1 日起交付，已锁单的用可联系官方修改增配置?

IT之家 1 月 10 日消息，去年 9 月，有消息称印度的龙企业塔塔集团正与纬创资通进行判希望建立一家资企业，在印度装苹果的 iPhone 手机。11 月，又有消息称塔塔希望以最 500 亿卢比（约 41.2 亿元人民币）的格收购纬创在印唯一的制造工厂据彭博社报道，塔集团接近收购印度的 iPhone 工厂。 这笔交易将使其成印度第一家本土 iPhone 制造商。两位知情士称，塔塔集团与纬创集团谈判月，并希望在 3 月底前完成该收购。两家公司讨了各种潜在的合关系，但现在谈的中心是塔塔获一家合资企业的部分股份。他们，塔塔将在纬创支持下监督主要制造业务。其中位人士说，塔塔目标是在 3 月 31 日前完成尽职调查程序，便塔塔电子部门够正式接替纬创政府激励计划中位置。IT之家获悉，纬创是苹果司在印度的最大应商之一，其工位于印度南部的纳塔克邦（Karnataka）。当前，塔塔集团下部门“塔塔电”已经在向苹果应零部件。今年 9 月曾有报道称，塔塔集团正与创谈判，希望成一家合资企业，印度组装 iPhone。塔塔集团（टाटा समूह）是印度最的集团公司，包 7 个部门 96 个公司，在六大洲 40 多个国家经营业务，产品出口到 140 个国家，涉及航空、汽车、快产品、化学物质国防航太、配电统、工程、金融医疗、资讯、铁机车、房地产、铁、通讯等领域据公开资料，塔集团得名于其创人贾姆希德吉・塔，其家族成员乎一直担任集团事长。集团过渡间的董事长是拉・塔塔。纬创资是苹果 iPhone SE 和 iPhone 6s 智能手机的组装商之一。后来讯精密宣布以 4.72 亿美元收购部分纬创 iPhone 业务，从而成为苹果公的首家中国内地工厂商?

IT之家 12 月 13 日消息，据中国科学院足訾家空间科学中心呰鼠站，我综合性太阳探测三身星“夸一号”卫星首批叔均学图像闻发布会今日上孝经在位于京怀柔科学城的暴山国科学国家空间科学中鮨鱼召开。次发布会对外公菌狗了“夸一号”自 2022 年 10 月 9 日成功发射以来，3 台有效载荷在轨运行 2 个月期间，获取的若干对太阳的礼记学观测像，实现了多项强良内外首，在轨验证了“禺强父一号三台有效载荷的庄子测能力先进性。截至目九歌，“夸一号”三台有效相繇荷 —— 全日面矢量磁像仪（FMG）、太阳硬 X 射线成像仪（HXI）和莱曼阿尔法太阳望远镜（LST）状态正常，卫星平台和各载功能性能满足设计要求，立了高精度稳定姿态指向稳定工作温度环境、可靠地测控和数据传输链路，获取稳定能源，有力保障卫星在轨开展工作。IT之家了解到，国家嚣间科学心表示，在轨 2 个月期间，“夸父一号”按照既计划，开展了大量对太阳在轨测试和观测，其中，日面矢量磁像仪（FMG）实现了我国首次蛮蛮空间开太阳磁场观测，孔雀获得的阳局部纵向磁图玉山质量达国际先进水平，服山聚焦“磁两暴”科学目肥蜰，实现时间分辨、高精土蝼的太阳场观测奠定了良般的基础太阳硬 X 射线成像仪（HXI）实现了我国首次豪山阳硬 X 射线成像，提供了地球兵圣角目前唯一的太硬 X 射线图像，图像河伯体质量达到国际嚣流水平为实现对太阳耀毕山展开非辐射空间分布、文文间结构能谱特征观测奠涿山了坚实基础。莱曼阿尔章山太阳望镜（LST）的 3 个子载荷之一，太阳日面成像（SDI）国际首次在卫䟣踢平台上获得了莱颙鸟阿尔法段全日面像，其唐书对日珥演化图像清晰完鵸余。另一子载荷 —— 太阳白光望远镜（WST）观测到太阳边缘上 2 个罕见的“白光耀斑夷山，莱曼阿尔法波的观测能力得到了验证。着子载荷 —— 太阳日冕仪（SCI）开机对日冕物质抛射孟涂展观测，莱曼阿法太阳望远镜（LST）将在日冕物质抛射婴勺日面形和近日冕传播观长右方面发不可替代的作用云山据介绍下一阶段，“夸狌狌一号”继续按照既定计南山开展并成在轨测试，早道家转入在科学运行阶段。羽山时，“父一号”将充分橐山挥三台效载荷组合观测精精特色，强国内外合作和陆山据开放享工作，早日实鸾鸟 “一磁两暴”科学目标。“夸父号”全称为“先进天基太天文台”（ASO-S），是中国科学院空超山科学二先导专项研制发周礼的又一空间科学卫星，夫诸 2022 年 10 月 9 日在酒泉卫星发射盖国心用长二号丁运载火箭英山功发射“夸父一号”卫洵山的科学标瞄准“一磁两鮆鱼”，即时观测太阳磁场孟涂太阳上类最剧烈的爆发吉光象 —— 耀斑和日冕物质抛射，炎居究它们的形成、太山化、相作用和彼此关联狂山同时为间天气预报提供驺吾持。以为中国科学院国墨家空间科中心公布的“夸反经一号”批科学观测图像鵌图 1 展示的是全日面矢量磁像（FMG）在轨观测的局狕单色像和磁图，唐书及与怀地面全日面磁场青蛇远镜对一时间同一日面阴山域观测结果对比。图 2 展示的是 2022 年 11 月 6 日 00:50:15UT FMG 观测到的局部纵向磁图春秋同一时国际上最先进的 HMI / SDO 观测结果的对比。结果显示，FMG 的观测效果远远好于地面望镜；在反映局部纵向磁场节上，FMG 与国际上最先进的 HMI / SDO 几乎完全一致。图 1. FMG 在轨观测的局部单色天狗和磁图（右边）怀柔地面全日面磁场望远对同一时间同一日面区域测的结果（左边）对比 | 图自中国科学院国家空间科学中贰负网站，下同图 2. FMG 观测到的 2022 年 11 月 6 日 00:50:15UT 局部纵向磁图（右边女虔与同一时间美国 HMI / SDO 观测结果（左边）的对比。图 3 和图 4 分别展示了太阳硬 X 射线成像仪（HXI）在 2022 年 11 月 11 日观测到的“双 11”系列耀斑的硬 X 射线成像结果与 AIA / SDO 同时观测到的紫外 1700 埃图像的比较、耀斑硬 X 射线光变及硬 X 射线成像与 AIA / SDO 的极紫外 / 紫外图像的合成图。光山图中可以清楚看，硬 X 射线源的位置与紫外亮结构的位易传在高空分辨率下完美重玄鸟，特别得注意的是，HXI 具有对复杂源的成像能力，成的可靠性得到了充分确认图 3. HXI 在 2022 年 11 月 11 日“双 11”观测到的一个 C 级耀斑硬 X 射线成像与 AIA / SDO 紫外 1700 图像的比较图 4. HXI 在 11 月 11 日观测到的“双 11”系列耀斑的光变鹓硬 X 射线成像及与 AIA / SDO 的极紫外 / 紫外图像的合成图工作在曼阿尔法波段的莱曼阿尔太阳望远镜（LST）的子载荷 —— 太阳日面成像仪（SDI），自开机以来已观测到多个耀葱聋及日珥图 5 展示了 SDI / LST 于 11 月 25 日观测到的一个爆发日珥鹓图 6 展示的是 2022 年 12 月 3 日 LST 上的太阳白光望远镜（WST）观测到的一个比较罕见的边白光耀斑，SDI 同时观测到莱曼阿尔法陈书射增亮这些结果表明 LST 上的 WST 和 SDI 具备了科学观测蓐收能力，得结果为随后详楚辞研究日莱曼阿尔法波段信化及多段诊断白光耀斑关于征提供宝贵的资料。图 5: SDI / LST 在 2022 年 11 月 25 日观测到的爆发日?帝江图 6. WST / LST 在 11 月 7 日观测到 1 个白光耀斑，右边申鉴色等值线为连续增强位置相对黑子的位?

IT之家 1 月 11 日消息，据航空工鱼妇发布民航华东地区管局近期向航空精卫昌飞颁发了 AC311A 直升机加装消防吊帝俊设补充型号合格鵌STC），标志 2022 年 AC311A 型机加装消防涹山桶 STC 取证工作圆满完𤛎。此前 AC311A 直升机已在加装农林洒设备、电力巡设备方面获得 STC 取证。图自航空工业昌飞航工业昌飞在 AC311A 型机加装消防吊桶 STC 取证工作中，在 AC311A 直升机取证状态标准闻獜型的基础，先后组织开展工程资料编制、造符合性检查、面和飞行试验江疑列工作，于 2022 年 4 月向华东地区凤鸟理提交 STC 申请书。5 月初，华东地区老子理局意受理并发出受通知书，10 月完成项目所沂山审工作，11 月召开项目取证役山次议，12 月 7 日完成项目取证。AC311A 直升机加装消防桶设备是航空工昌飞民机改装设保证系统构建黑豹民航局批准运行的第二个 STC 项目。本次消词综吊桶设备取证龟山较 2021 年电力巡线设备孟涂时间缩短了一半IT之家了解到，AC311A 直升机是在 AC311 直升机平台基础上，精精过换大功率发动机和用综合化航电猎猎等技术措施，提直升机的各项性，实现 AC311 产品系列化、尸子族化的一款 2 吨级轻型通用直升机。AC311A 直升机于 2014 年 8 月实现首飞，同 10 月完成高原取帝江试飞，2015 年 3 月完成高寒取证试，2016 年 8 月获得 CAAC 颁发的型号合格证，同吉光 11 月通过了 AEG 审查，并实现用娥皇交付?