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新中国经济控制技术在2020年正式成为一个热点话题，到2021年的关注度仍将持续。
没有人能料到控制技术对现代人组织工作和日常生活增添的非常大负面影响。在2020年出现的流感病毒禽流感中，现代人旧有的组织工作、日常生活、身心健康、中国经济、买卖等形式都被发生改变。在此之后，很多组织机构为的是存活和产业发展而选用新中国经济控制技术的速率之快远远超过了现代人的想像。
这些新中国经济控制技术Sonbhadra推动组织机构的业务产业发展。虽然没有人能够真正预估今后会出现甚么，但以下六种新中国经济控制技术能为组织机构增添市场竞争竞争优势。
1.全正电子互联网(APN)将推动第三代通讯控制技术的产业发展
IT系统的能源消耗对自然环境产生了非常大负面影响，这不是甚么绝密。不过，全正电子互联网的导入能显著减少这种负面影响。
全正电子互联网(APN)使用缆线和混和线缆在终端产品和流控制展开起新端信息数据传输。这容许数据传输大量数据网络流量，同时保持较高的延后。其耗电只有现今互联网所需耗电的十分之一。
全正电子互联网(APN)不仅具有明显的濒为，而且简单功能强大，使现代人能从任何边线或自然环境展开相连。研究者预计，随着天数的流逝，数据传输耗电量可能会提高到在不出几秒钟的天数内浏览1万台影片的程度。其结果是构筑第三代通讯网络平台，这将正式成为更为智能化、可持续、更节能控制技术的重大飞跃。
2.认知基础控制技术将相连并控制一切
认知基础(CF)控制技术将虚拟化的ICT资源链接在一起，并将其与各种系统和互联网集成在一起，以创建一个强大的信息处理网络平台。认知基础(CF)能分析和预估数据，而不受数据驻留的格式或系统的限制。
这使得组织机构能够协调来自各种接口的信息，其中包括从语音和视频到物联网的传感器数据。认知基础(CF)为IT系统提供了一个集中的场所，以管理所有ICT资源，这是诸如智慧城市等创新项目的基础。
实际上，美国拉斯维加斯市在一项具有开创性的项目中使用了认知基础(CF)控制技术，该项目结合了各种数据点来预估和预防突发事件。该市使用基于虚拟化软件的编排功能来自动分析视频、语音和传感器信息。目前正在研究如何将该系统产业发展为完全自动化和自治的操作系统，不仅能自动分析，而且能自己思考并采取行动。
3. 数字孪生计算(DTC)将现实世界和虚拟世界结合起来预估今后
数字孪生控制技术并不是甚么新鲜事物。它们是真实自然环境、产品或资产的虚拟表示，用于测试或模拟新自然环境和不同自然环境的负面影响。例如，制造商使用数字孪生模型来管理新机器或工厂的性能和有效性，城市规划者则使用数字孪生模型来模拟新开发项目和道路的负面影响。
数字孪生能用来模拟自然环境，也能自己设计解决方案。通过自由复制、组合和交换各种事物和人员的数字孪生体，将信息集成到交通拥堵预估系统等应用场景中。数字孪生甚至能在疾病控制领域做出准确的预估。
现代人也将拥有自己的数字孪生应用。数字孪生能代替人类在互联网空间执行某些常规任务，甚至能在网上做决定。这项控制技术能将现代人的思想、思维、习惯和态度整合到他们的数字孪生控制技术中。
当然，在这种创新技术也有伦理和社会责任的问题。但是，随着数字孪生的应用和监管的不断产业发展，对业务和生产力的负面影响是显而易见的。
4.公民开发人员的崛起：机器人流程自动化将如何重塑业务
随着包括谷歌、亚马逊和Facebook等公司在内的科技巨头提供人工智能化即服务和数据即服务，“公民开发者”应运而生。这些科技公司提供的工具范围从机器人流程自动化(RPA)到云中的图形处理单元。这些意味着任何人都能使用组织机构数据创建业务应用程序，而几乎不需要编程技能。
对于很多组织机构来说，这能发生改变游戏规则，因为能构筑简单的流程应用程序，而很少需要监督，就能实现某些任务和流程的自动化。这将为组织机构的员工腾出天数专注于完成价值更高的组织工作。
业务用户通常是更好的主题研究者，并且可能有解决问题的最佳方法，能加速组织机构的数字化转型。
机器人流程自动化(RPA)具有发生改变今后组织工作的潜力。但是，随着新的复杂性的增加，组织机构将需要通过灵活的智能化基础设施和开放系统来建立正确的数据策略，以使这项创新对各方都是可访问的，而且也是安全的。
5.量子计算和边缘计算迎来新时代
强大的计算能力的兴起，能在数据源处或附近展开更多处理，已经开始发生改变各种规模的公司。量子计算和边缘计算这两种计算模式处于创新的最前沿。
量子计算机解决了传统计算机难以使用额外电源解决的问题。传统计算机在1～2秒内处理信息，而在量子世界中，这1个字节和0个字节能同时存在于两种状态(称为量子比特)中，从而容许并行执行计算。量子计算机需要特殊的算法，这些算法必须能够执行现代人无法想像的任务，从而使其比迄今为止的任何算法都要强大。
另一方面，边缘计算专注于处理更靠近数据源的信息，以提高处理速率。如今，大多数计算都在云中展开，并有潜在的延后。边缘计算需要定制的芯片和硬件，但能与云计算控制技术一起使用，以充分利用其竞争优势而不会造成延后。例如，边缘计算将容许自动驾驶汽车的计算机视觉系统立即处理和识别图像，而不是将数据发送到云中展开验证。
今后将有500多亿台物联网设备，而所有这些设备都将产生数据，并将在边缘实现近实时应用和人工智能化(AI)。随着虚拟现实(VR)控制技术越来越流行，边缘计算将在提供良好的虚拟现实(VR)体验方面发挥至关重要的作用。
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