网络智能优化是什么

网站优化公司很多，没有具体的衡量标准的。但是可以从几方面去选择：1、有做了很多精明案例的2、案例都是可以验证方法的3、只做网站优化的，没有做其他的4、做的比较久的。

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网络的计算模式〖主要内容〗C/S模式的形成和发展及特点,B/S模式的形成和发展及特点〖教学重点〗C/S模式的中间件,B/S模式的技术特征随着计算机技术和计算机网络的发展,以客户机/服务器(C/S)的计算模式逐渐取代了以大型主机为中心的计算机模式,成为企业网首选的计算模式.网络计算模式的发展以大型机为中心的计算模式以大型机为中心的计算模式即分时共享模式,是指将不具备资源的终端通过硬件连线直接连接到主机或终端控制器上,利用主机的能力来运行应用程序,并将运行结果在终端显示出来的计算结构.特点:终端通过硬件连线直接连接到主机或终端控制器上;系统提供专用的用户界面;所有用户击键和光标位置被传入主机;所有从主机返回的结果包括光标位置和字符串等都显示在屏幕的特定位置;系统采用严格的控制和广泛的系统管理,性能管理机制.以服务器为中心的计算模式以服务器为中心的计算模式即资源共享模式,是指PC机工作站与大型机连接成局域网,从而使资源得以共享的计算结构.特点:向用户提供了灵活的服务;管理控制和系统维护工作较弱;主要用于共享共同的应用,数据以及打印机.客户机/服务器计算模式客户机/服务器计算模式,简称C/S模式,是指前端客户部分(微机或工作站)通过应用程序运行服务器上的程序并得到结果,后端服务器部分(微机或大型机)运行客户机请求的应用程序,并将运行结果返回给客户机的计算结构.浏览器/服务器计算模式浏览器/服务器计算模式,简称B/S模式,是指基于浏览器,WWW服务器和应用服务器的计算结构.B/S模式继承和共融了传统C/S模式中的网络软,硬件平台和应用,所不同的是更加开放,与软,硬件平台无关,应用开发速度快,生命周期长,应用扩充和系统维护升级方便等.客户机/服务器模式C/S技术特点:系统使用了客房机和服务器双方的智能,资源和计算机能力来执行一个特定的任务,即一个任务由客房机和服务器双方共同承担.C/S特点在C/S模式下,一个或的客户机和一个或的服务器以及支持客户机和服务器进程通信的网络操作系统共同组成了一个支持分布计算,分析和表示的系统,在该模式下,应用分为前端的客户应用部分和服务器应用部分.客户方发出请求,网络通信系统将请求的内容传到服务器,服务器根据请求完成预订的操作,然后把结果送回客户.客户机的特点提供了一个用户界面,负责完成用户命令和数据的输入,并根据用户要求提供所得到的结果同一系统中每个客户机要有一致的用户界面客户机使用结构化查询语言SQL发送命令到服务器客户机利用OS的进程间通信机制和服务器进行通信,并把查询结果或命令传到服务器.客户机对服务器送回的查询或命令结果数据进行分析处理,然后把它们提交给用户服务器的特点服务器向客户机提供由客户机/服务器系统决定特定服务服务器负责响应来自客户机的查询或命令,但不是主动的,而是作为一个信息的存储者或服务的提供者C/S特点桌面上的智能最优化地共享服务器资源优化网络利用率在底层OS和通信系统之上提供一个抽象的层次,允许应用程序有较好的可维护性和可移植性C/S与资源共享模式的比较:资源共享模式:客户机通过应用程序请求服务器通过网络发送合适的数据文件,客户机收到数据表后对数据作进一步处理(如:修改)再将结果送回到服务器上.客户机可共享服务器上的资源(应用软件,数据库,打印机等).C/S模式:客户机通过应用程序中的SQL命令(结构化查询语言)向服务器发出请求,服务器根据请求自行对数据库进行处理,再通过网络将处理结果送回到客户端.即客户机与服务器之间只是传送服务请求命令和命令操作结果,而不需要传送任何数据库文件.客户机前端处理用户界面和交互,服务器后端负责处理请求.C/S的优点减少了网络的流量:传输的只是必要的信息,如师更新的数据而不是整个数据表响应时间较短:因为所有的数据运算和处理工作是在服务器上完成的充分利用客户机和服务器双方的能力组成了一个分布式应用环境保证了数据的安全性和完整性,服务器对客户要进行鉴别或授权等的识别客户机更加灵活,只要连接到网络用户都可以进行访问C/S模式的中间件C/S的优点并没有使基于C/S的应用软件大量出现,原因在于程序员编写应用程序要面对底层网络协议,从而难于编写和维护,其移植性也较差.为了解决应用程序对网络过分依赖问题,引用了中间件.中间件:是指客户机和服务器之间的软件(类似OS作用)利用中间件提供的简单的,较高层次的应用程序编程接口API,把下层网络技术屏蔽起来,这样程序员把精力集中在应用方面,而不是通信问题上.中间件功能:把应用和网络屏蔽开.从应用的角度看,中间件对网络的作用和OS对本地计算机资源(硬盘,外设,内存)的作用是一样的.中间件为程序员提供了高层的,跨越多种平台和协议的接口,使得在客户机/服务器模式下的应用程序编写变得简单和有效.浏览器/服务器计算模式B/S计算模式确定与特点C/S计算模式B/S计算模式结构以分散的,多层次的和具有图形用户接口GUI的PC作为客户机,用户在客户机以事件驱动方式一对多地访问应用服务器上的资源.一种平面型多层次的网状结构,网络用户在基于浏览器的客户机上以网络用户界面NUI多对多地访问应用服务器上的资源;用户访问应用服务器资源以动态交互或互相合作的方式进行数据处理在客户机上在服务器上操作平台要求统一平台与软件,硬件平台无关程序语言取决于客户机的使用取决于服务器的使用硬件要求多功能的客户机最基本的客户机B/S计算模式的发展静态Web技术动态Web技术实时Web技术时间1997年前1997～1998年1998年至今结构连接Internet建立IntranetInternet,Intranet,Extranet技术HTMLHTTP静态Web服务基本安全配置各类服务器防火墙浏览器/Web/DBMSJava网络基础设施带宽延时等实时性保证新的/改进的协议和工具虚拟技术更高的安全性应用电子邮件信息发布信息共享访问数据库多媒体信息交互交谈/讨论工作流/工作日程虚拟现实各种应用电子商务协同工作事物处理基于Web技术的B/S计算模式特征采用面向对象技术OOP虚拟现实标志语言VRML(具有三维动画超媒体技术)B/S计算模式应用系统平台特点分散应用与集中管理,跨平台兼容性,交互性和实时性,协同工作,系统易维护性

　　由于无线方式具有很多的不确定因素，而这些因素对无线通信网络都有很大的影响，其性能的优劣是用户通信质量好与差的决定性因素。所以，当无线通信网络的无线电波传播不稳定定、基站设备有变动、用户对话务需求及服务质量要求增加等的情况下需要网络优化; 　　还有当无线通信网络的覆盖不均匀、语音质量差、掉话、接入失败、信道拥塞等故障时更需要网络优化。只有对无线通信网络进行了不断的网络优化后，才能减少呼叫连通时间，减少通话掉线次数，提高通话质量，提高网络的可靠性和可用性，这不仅为用户提高了服务质量，同时也为通信事业带来了显著和长远的经济效益。

　　智能计算也有人称之为“软计算”，是们受自然（生物界）规律的启迪，根据其原理，模仿求解问题的算法。从自然界得到启迪，模仿其结构进行发明创造，这就是仿生学。这是我们向自然界学习的一个方面。另一方面，我们还可以利用仿生原理进行设计(包括设计算法)，这就是智能计算的思想。这方面的内容很多，如人工神经网络技术、遗传算法、模拟退火算法、模拟退火技术和群集智能技术等。　　1、人工神经网络算法　　“人工神经网络”(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。早在本世纪40年代初期，心理学家McCulloch、数学家Pitts就提出了人工神经网络的第一个数学模型，从此开创了神经科学理论的研究时代。其后，F Rosenblatt、Widrow和J. J .Hopfield等学者又先后提出了感知模型，使得人工神经网络技术得以蓬勃发展。　　几种典型神经网络简介　　1.1 多层感知网络(误差逆传播神经网络)　　在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《Parallel Distributed Processing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。多层感知网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络。典型的多层感知网络是三层、前馈的阶层网络，即：输入层I、隐含层(也称中间层)J和输出层K。相邻层之间的各神经元实现全连接，即下一层的每一个神经元与上一层的每个神经元都实现全连接，而且每层各神经元之间无连接。　　但BP网并不是十分的完善，它存在以下一些主要缺陷：学习收敛速度太慢、网络的学习记忆具有不稳定性，即：当给一个训练好的网提供新的学习记忆模式时，将使已有的连接权值被打乱，导致已记忆的学习模式的信息的消失。?　　1.2 竞争型(KOHONEN)神经网络　　它是基于人的视网膜及大脑皮层对剌激的反应而引出的。神经生物学的研究结果表明：生物视网膜中，有许多特定的细胞，对特定的图形(输入模式)比较敏感，并使得大脑皮层中的特定细胞产生大的兴奋，而其相邻的神经细胞的兴奋程度被抑制。对于某一个输入模式，通过竞争在输出层中只激活一个相应的输出神经元。许多输入模式，在输出层中将激活许多个神经元，从而形成一个反映输入数据的“特征图形”。竞争型神经网络是一种以无教师方式进行网络训练的网络。它通过自身训练，自动对输入模式进行分类。竞争型神经网络及其学习规则与其它类型的神经网络和学习规则相比，有其自己的鲜明特点。在网络结构上，它既不象阶层型神经网络那样各层神经元之间只有单向连接，也不象全连接型网络那样在网络结构上没有明显的层次界限。它一般是由输入层(模拟视网膜神经元)和竞争层(模拟大脑皮层神经元，也叫输出层)构成的两层网络。两层之间的各神经元实现双向全连接，而且网络中没有隐含层。有时竞争层各神经元之间还存在横向连接。竞争型神经网络的基本思想是网络竞争层各神经元竞争对输入模式的响应机会，最后仅有一个神经元成为竞争的胜者，并且只将与获胜神经元有关的各连接权值进行修正，使之朝着更有利于它竞争的方向调整。神经网络工作时，对于某一输入模式，网络中与该模式最相近的学习输入模式相对应的竞争层神经元将有最大的输出值，即以竞争层获胜神经元来表示分类结果。这是通过竞争得以实现的，实际上也就是网络回忆联想的过程。　　除了竞争的方法外，还有通过抑制手段获取胜利的方法，即网络竞争层各神经元抑制所有其它神经元对输入模式的响应机会，从而使自己“脱颖而出”，成为获胜神经元。除此之外还有一种称为侧抑制的方法，即每个神经元只抑制与自己邻近的神经元，而对远离自己的神经元不抑制。这种方法常常用于图象边缘处理，解决图象边缘的缺陷问题。　　竞争型神经网络的缺点和不足：因为它仅以输出层中的单个神经元代表某一类模式。所以一旦输出层中的某个输出神经元损坏，则导致该神经元所代表的该模式信息全部丢失。　　1.3 Hopfield神经网络　　1986年美国物理学家J.J.Hopfield陆续发表几篇论文，提出了Hopfield神经网络。他利用非线性动力学系统理论中的能量函数方法研究反馈人工神经网络的稳定性，并利用此方法建立求解优化计算问题的系统方程式。基本的Hopfield神经网络是一个由非线性元件构成的全连接型单层反馈系统。　　网络中的每一个神经元都将自己的输出通过连接权传送给所有其它神经元，同时又都接收所有其它神经元传递过来的信息。即：网络中的神经元t时刻的输出状态实际上间接地与自己的t-1时刻的输出状态有关。所以Hopfield神经网络是一个反馈型的网络。其状态变化可以用差分方程来表征。反馈型网络的一个重要特点就是它具有稳定状态。当网络达到稳定状态的时候，也就是它的能量函数达到最小的时候。这里的能量函数不是物理意义上的能量函数，而是在表达形式上与物理意义上的能量概念一致，表征网络状态的变化趋势，并可以依据Hopfield工作运行规则不断进行状态变化，最终能够达到的某个极小值的目标函数。网络收敛就是指能量函数达到极小值。如果把一个最优化问题的目标函数转换成网络的能量函数，把问题的变量对应于网络的状态，那么Hopfield神经网络就能够用于解决优化组合问题。　　对于同样结构的网络，当网络参数(指连接权值和阀值)有所变化时，网络能量函数的极小点(称为网络的稳定平衡点)的个数和极小值的大小也将变化。因此，可以把所需记忆的模式设计成某个确定网络状态的一个稳定平衡点。若网络有M个平衡点，则可以记忆M个记忆模式。　　当网络从与记忆模式较靠近的某个初始状态(相当于发生了某些变形或含有某些噪声的记忆模式，也即：只提供了某个模式的部分信息)出发后，网络按Hopfield工作运行规则进行状态更新，最后网络的状态将稳定在能量函数的极小点。这样就完成了由部分信息的联想过程。　　Hopfield神经网络的能量函数是朝着梯度减小的方向变化，但它仍然存在一个问题，那就是一旦能量函数陷入到局部极小值，它将不能自动跳出局部极小点，到达全局最小点，因而无法求得网络最优解。　　-----------------------------------------------------　　2、遗传算法　　遗传算法（Genetic Algorithms）是基于生物进化理论的原理发展起来的一种广为应用的、高效的随机搜索与优化的方法。其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不依赖于梯度信息。它是在70年代初期由美国密执根（Michigan）大学的霍兰（Holland）教授发展起来的。1975年霍兰教授发表了第一本比较系统论述遗传算法的专著《自然系统与人工系统中的适应性》（《Adaptation in Natural and Artificial Systems》）。遗传算法最初被研究的出发点不是为专门解决最优化问题而设计的，它与进化策略、进化规划共同构成了进化算法的主要框架，都是为当时人工智能的发展服务的。迄今为止，遗传算法是进化算法中最广为人知的算法。　　近几年来，遗传算法主要在复杂优化问题求解和工业工程领域应用方面，取得了一些令人信服的结果，所以引起了很多人的关注。在发展过程中，进化策略、进化规划和遗传算法之间差异越来越小。遗传算法成功的应用包括：作业调度与排序、可靠性设计、车辆路径选择与调度、成组技术、设备布置与分配、交通问题等等。　　2.1 特点　　遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于各种通用问题都可以使用。搜索算法的共同特征为： ① 首先组成一组候选解 ② 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 ③ 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 ④ 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。在遗传算法中，上述几个特征以一种特殊的方式组合在一起：基于染色体群的并行搜索，带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作。这种特殊的组合方式将遗传算法与其它搜索算法区别开来。　　遗传算法还具有以下几方面的特点：　　(1)遗传算法从问题解的串集开始嫂索，而不是从单个解开始。这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的 容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。(2)许多传统搜索算法都是单点搜索算法，容易陷入局部的最优解。遗传算法同时处理群体中的多个个体，即对搜索空间中的多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险，同时算法本身易于实现并行化。　　(3)遗传算法基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，在此基础上进行遗传操作。适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且其定义域可以任意设定。这一特点使得遗传算法的应用范围大大扩展。　　(4)遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导他的搜索方向。　　(5)具有自组织、自适应和自学习性。遗传算法利用进化过程获得的信息自行组织搜索时，硬度大的个体具有较高的生存概率，并获得更适应环境的基因结构。　　2.2 运用领域　　前面描述是简单的遗传算法模型，可以在这一基本型上加以改进，使其在科学和工程领域得到广泛应用。下面列举了一些遗传算法的应用领域： ① 优化：遗传算法可用于各种优化问题。既包括数量优化问题，也包括组合优化问题。 ② 程序设计：遗传算法可以用于某些特殊任务的计算机程序设计。 ③ 机器学习：遗传算法可用于许多机器学习的应用，包括分类问题和预测问题等。 ④ 经济学：应用遗传算法对经济创新的过程建立模型，可以研究投标的策略，还可以建立市场竞争的模型。 ⑤ 免疫系统：应用遗传算法可以对自然界中免疫系统的多个方面建立模型，研究个体的生命过程中的突变现象以及发掘进化过程中的基因资源。 ⑥ 进化现象和学习现象：遗传算法可以用来研究个体是如何学习生存技巧的，一个物种的进化对其他物种会产生何种影响等等。 ⑦ 社会经济问题：遗传算法可以用来研究社会系统中的各种演化现象，例如在一个多主体系统中，协作与交流是如何演化出来的。　　-----------------------------------------------------------------　　3、模拟退火算法　　模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f ，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。　　--------------------------------------------------------　　4、群体（群集）智能（Swarm Intelligence）　　受社会性昆虫行为的启发，计算机工作者通过对社会性昆虫的模拟产生了一系列对于传统问题的新的解决方法，这些研究就是群集智能的研究。群集智能(Swarm Intelligence)中的群体(Swarm)指的是“一组相互之间可以进行直接通信或者间接通信(通过改变局部环境)的主体，这组主体能够合作进行分布问题求解”。而所谓群集智能指的是“无智能的主体通过合作表现出智能行为的特性”。群集智能在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础。　　群集智能的特点和优点：群体中相互合作的个体是分布式的(Distributed)，这样更能够适应当前网络环境下的工作状态; 没有中心的控制与数据，这样的系统更具有鲁棒性(Robust)，不会由于某一个或者某几个个体的故障而影响整个问题的求解。可以不通过个体之间直接通信而是通过非直接通信(Stimergy)进行合作，这样的系统具有更好的可扩充性(Scalability)。由于系统中个体的增加而增加的系统的通信开销在这里十分小。系统中每个个体的能力十分简单，这样每个个体的执行时间比较短，并且实现也比较简单，具有简单性(Simplicity)。因为具有这些优点，虽说群集智能的研究还处于初级阶段，并且存在许多困难，但是可以预言群集智能的研究代表了以后计算机研究发展的一个重要方向。　　在计算智能(Computational Intelligence)领域有两种基于群智能的算法，蚁群算法(Ant Colony Optimization)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization)，前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟，已经成功运用在很多离散优化问题上。　　4.1 蚁群优化算法　　受蚂蚁觅食时的通信机制的启发，90年代Dorigo提出了蚁群优化算法(Ant Colony Optimization，ACO)来解决计算机算法学中经典的“货郎担问题”。如果有n个城市，需要对所有n个城市进行访问且只访问一次的最短距离。　　在解决货郎担问题时，蚁群优化算法设计虚拟的“蚂蚁”将摸索不同路线，并留下会随时间逐渐消失的虚拟“信息素”。虚拟的“信息素”也会挥发，每只蚂蚁每次随机选择要走的路径，它们倾向于选择路径比较短的、信息素比较浓的路径。根据“信息素较浓的路线更近"的原则，即可选择出最佳路线。由于这个算法利用了正反馈机制，使得较短的路径能够有较大的机会得到选择，并且由于采用了概率算法，所以它能够不局限于局部最优解。　　蚁群优化算法对于解决货郎担问题并不是目前最好的方法，但首先，它提出了一种解决货郎担问题的新思路 其次由于这种算法特有的解决方法，它已经被成功用于解决其他组合优化问题，例如图的着色(Graph Coloring)以及最短超串(Shortest Common Supersequence)等问题。　　4.2 粒子群优化算法　　粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(Evolutionary Computation)，有Eberhart博士和Kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究。　　PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。

是的，互联网的浪潮将持续发展下去~1月9日，由中国互联网协会主办的2018（第八届）中国互联网产业年会在京成功召开。中国互联网协会秘书长卢卫发布《2017年中国互联网产业发展综述与2018年产业发展趋势报告》。报告指出，2017年，党的十九大报告多次提及互联网，互联网在经济社会发展中的重要地位更加凸显，中国互联网产业发展加速融合，网络强国建设迈出重大步伐，互联网建设管理运用不断完善，互联网、大数据、人工智能和实体经济从初步融合迈向深度融合的新阶段，转型升级的澎湃动力加速汇集，广大人民群众在共享互联网发展成果上拥有获得感，中国数字经济发展步入快车道。报告总结出2017年中国互联网产业发展呈现五大态势：一是提网速，广连接。骨干网络优化提速明显，固定宽带普及目标提前完成；网络提速降费成效显著，移动网络体系建设加快推进；物联网络部署大幕拉开，专有网络连接更加广泛；智能硬件丰富信息交互，推进传统产业转型升级；资源连接范围持续扩大，产业互联互通步伐加快。二是深融合，强制造。产业互联网全面深度融合，服务实体经济创新发展；“中国制造2025”全面实施，制造强国建设迈上新台阶；工业互联网全力纵深推进，产业生态体系显现雏形；“互联网+农业”迸发巨大能量，技术助推产业链升级；“双创”平台持续普及推广，成为融合发展新动能。三是兴业态，惠民生。智能技术助力业态焕新，打造科技时尚新生活；新型消费优化产业布局，构筑个性化、智能化应用场景；无人零售领域百花竞放，服务布局向线下聚拢；分享经济加速优胜劣汰，强势企业瞄准AI领域；在线娱乐行业加速升温，产品丰富但问题不容小觑；创新领域覆盖更广更深，网络惠民触手可及。四是谋创新，拓市场。应用创新向技术创新挺进，商业化应用竞争加剧；多级平台同步孵化产品，“内容为王、创意为先”优势凸显；互联网平台走向生态化，产业链依存关系持续增强；企业“进军”农村市场，县域经济蓬勃发展；推广中国本土优势经验，“出海”足迹延伸更广。五是重安全，共治理。系列法律法规加速实施落地，为网络安全保驾护航；网络安全保障能力持续提升，安全产业向服务主导转型；有效防范打击通讯信息诈骗，全力保障社会民生；不良信息治理力度持续加大，网络空间更加清朗；命运共同体理念深入人心，互联网全球治理体系深度变革。报告预测，2018年中国互联网产业发展趋势有六个方面值得关注：一是新技术，下一代网络建设带动5G产业崛起，工业互联网促进制造业集成创新，大数据、人工智能将加速推进产业深度融合，技术创新推动金融信用体系趋于完善。二是新动能，产业互联网推动新旧动能加速转换，“互联网+先进制造业”成为振兴实体经济的重要途径，制造业与互联网融合的行业解决方案将继续突破，智能制造的网络安全保障将成为关键一环，农业全产业链信息化升级将加速。三是新场景，数据与服务开辟未来消费新场景，共享服务更加智能化和全球化，智能化赋能平台场景。四是新体验，智能交互催生消费新体验，车联网、智能家电促进“住行”新体验升级，AR有望重新定义移动交互体验。五是新挑战，勒索病毒攻击类或将成为常态，个人信息保护将面临严峻挑战，关键信息基础设施的安全风险将不断攀升，网络空间安全防护能力将大幅加强，企业拓展国际化市场将面临激烈竞争。六是新生态，物联网和工业互联网安全生态建设将日益完善，平台经济创新与协同治理的需求将更加迫切，数据权属关系受到广泛关注，网络综合治理体系将加快完善，全球互联网治理体系将深度变革。为全面展示中国互联网创新应用与发展成果，总结展望产业发展前景与未来趋势，中国互联网协会坚持创新的思维、协作的文化、开放的平台、有效的服务，长期致力于中国互联网产业发展的实践探索，跟踪中国互联网产业发展态势，关注政府管理政策、科研院所理论研究、企业创新应用实践，连续6年发布《中国互联网产业发展综述与发展趋势》，旨在形成以研究促进创新、以研究引领发展、以研究汇集众智、以研究驱动投资的新格局，助力中国互联网产业繁荣健康可持续发展，为会员需要服务，为行业发展服务，为政府决策服务。由此可以看出，未来的互联网趋势是很开放，发达的。

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手机开机速度慢，一般是由于开机启动项太多、手机运行内存占用量较大导致，建议你：1、进入手机自启动设置页面，将一些不需要自动运行的软件取消自动运行（部分机型无自启动选项）；2、卸载一些不常用的软件；3、若有外置SD卡，请将SD卡取出后观察；4、查看手机是否有固件/系统推送通知，若有，请将手机升级到最新版本。查看方式：设置--关于手机--系统更新；5、若无效，请备份手机中数据（如联系人、短信等），将手机恢复出厂设置。若问题依然存在，建议你携带购机发票、三包凭证将手机送至你就近的OPPO客户服务中心检测。