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2021年7月19日 · 中國鐵路技術再有突破。中車青島四方機車車輛股份有限公司微信公眾號「高鐵四方」發布消息稱，世界首套時速600公里高速磁浮交通系統，將於明日、即周二（20日）在青島亮相，並曝光最新預告片。 中車青島四方機車車輛的公告全文如下：
美國參議院發表報告點名寶馬、福士、積架越野路華，以及富豪汽車等歐洲車廠，指其進口美國的汽車使用涉新疆強迫勞動的零件，呼籲政府加強執法。 參院財政委員會主席懷登（Ron Wyden）在新聞稿中表示，這些車... 今日 09:50. 美國國會點名多家歐洲車廠 稱使用新疆強迫勞動零件. 台中男子捷運持刀傷人 4人受傷（有片） 今日 12:40. 台中男子捷運持刀傷人 4人受傷（有片） 發改委：做好超長期特別國債首批項目下達準備. 今日 10:45. 發改委：做好超長期特別國債首批項目下達準備. 《環時》稱賴清德演說是「台獨自白書」 台灣將付出代價. 今日 09:25. 《環時》稱賴清德演說是「台獨自白書」 台灣將付出代價. 中國駐韓使館譴責南韓執政黨議員竄訪台灣. 今日 11:21.
2022年10月21日 · 社會熱點. 發布時間： 2022/10/21 13:18. 最後更新： 2022/10/21 14:15. 分享： 中國科學院、山東濟南市政府合作建造的「電磁驅動地面超高速試驗設施」（電磁橇）在濟南成功運行，據稱運載噸級及以上時，時速最高可達1030公里。 世界首个电磁橇设施在山东济南成功运行：最高推进时速达1030km/h. Watch on. 官媒報道，高速地面交通、航空飛行器等高速先進裝備的研發，必須解決復雜動態過程下的空氣動力學、高強度先進材料、高速測控等一系列科學技術問題。 採用電磁推進技術建造的電磁橇設施，具有推力大、響應快、精確可控等突出優勢，可以為上述問題的解決提供重要的測試手段。 電磁橇運載噸級及以上重物時，時速可達千公里。
2021年1月14日 · 鄧自剛指出，中國超級高鐵有兩個概念，一個叫磁懸浮，一個叫真空管道，現在展示的是「高溫超導」高速磁懸浮，下一步會將它和真空管道結合在一起；如在真空管道裏面運行，列車可進一步提高速度，有望達到時速600+以上甚至時速1000公里。 人造太陽國際俱樂部曾拒門外 中國如今成領先者（組圖，有片） 中國人造太陽1.5億度熱過真太陽 揭大國戰略（組圖，有片） 目前，大部份民航機最高運行時速為900多公里，部份逾千公里；即上述技術一旦有成果，地上真空管列車時速可快過大部份民航機。 點擊圖片放大. 但中國未來發展這門技術的路仍漫長，鄧自剛提到，現在試驗線因受限於場地，只有165米。 「試驗線非常關鍵，可以幫助車輛從實驗室走向工程化應用，去驗證研究一些關鍵的技術和關鍵的問題。
2021年2月26日 · 磁懸浮列車技術雖已歷史悠久，在西方也不見得成功，惟中國研製的高溫超導磁懸浮列車，技術目前在世界上卻是獨一無二，620公里時速更快高鐵接近一倍，也比日本興建中的低溫超導磁懸浮列車更快。 高溫超導磁懸浮列車到底是甚麼？ 中國又為甚麼要開發這「陸上飛機」？ 點擊圖片放大. +3. 磁懸浮列車是甚麼？ 磁懸浮列車又稱磁浮列車，英文maglev是magnetic levitation的縮略詞，正正解作磁力懸浮。 磁鐵同極相斥、異極相吸。 磁懸浮列車就是利用磁鐵吸引力、排斥力的原理，來令列車輕浮起來並推動列車。 這裏用的磁鐵是電磁鐵，與冰箱貼的磁石不同，電磁鐵的磁極，能夠隨住環繞磁鐵電線圈的電流方向而改變。
2019年11月7日 · 近日，該白皮書《6G無線智能無處不在的關鍵驅動與研究挑戰》發布，初步回答了6G的基本發展方向。 6G比5G或快10倍以上 1秒下載10部視頻. 白皮書中指出，基於2G到3G，3G到4G，4G到5G等數輪移動通信技術更新換代的經驗，6G的大多數性能指標相比5G將提升10到100倍。 此前，5G網絡速率被指是4G的10-20倍，可實現3秒內下載完成一部1GB的高清視頻；而在6G時代，1秒下載10部同類型高清視頻也不是夢。 6G相比5G的優勢. 白皮書給出幾個衡量6G技術的關鍵指標，包括： 1.峰值傳輸速度達到 100Gbps – 1Tbps，而5G僅為10Gpbs； 2.室內定位精度達到 10 厘米，室外為 1 米，相比5G提高10倍； 3.通信時延 0.1 毫秒，是5G的十分一；
2021年1月2日 · 腦機接口是新一代人機交互和人機混合智能的關鍵核心技術。 腦機接口對神經工程的發展起到了重要支撐與推動作用，幫助人類從更高維度空間進一步解析人類大腦的工作原理。 腦機接口這一新技術領域探索性的將大腦與外部設備進行通信，並藉由腦力意念控制機器。 例如在控制機械臂等方面幫助提升應用精度，將有困難的病人提供精準康復服務。 趨勢六、數據處理「自我進化」 隨著雲計算的發展、數據規模持續指數級增長，傳統數據處理面臨存儲成本高、集群管理複雜、計算任務多樣性等巨大挑戰；面對海量暴增的數據規模以及復雜多元的處理場景，人工管理和系統調優捉襟見肘。 因此，通過智能化方法實現數據管理系統的自動優化成為未來數據處理髮展的必然選擇。
