荷兰球根花卉的发展趋势？

荷兰球根花卉是指植株地下部分的茎或根变态、膨大并贮藏大量养分的一类多年生草本植物。由于球根花卉种类丰富‘、适应性强，栽培容易、管理简便，加之球根种源交流便利，适合园林布置，广泛应用于花坛、花境、岩石园或作地被、基础栽植等，具有良好的园林应用发展前景。

花卉行业的现状和发展趋势？

花卉行业的现状是不断发展壮大的，随着人们生活水平的提高和对生活品质的追求，花卉已经不再是奢侈品，而是成为了人们日常生活中必不可少的一部分。

同时，随着互联网的普及和电商的兴起，花卉行业也逐渐实现了线上线下的融合，为消费者提供更加便捷的购买方式。

未来花卉行业的发展趋势是多元化和智能化。

多元化表现在花卉品种的丰富和花卉用途的多样化，例如，除了传统的观赏花卉，还有用于食品、药品、香料等领域的花卉。

智能化则表现在花卉种植、养护、销售等方面，例如，利用物联网技术实现花卉自动浇水、智能监测花卉生长状态等。

这些趋势的出现，不仅为花卉行业带来了更多的商机和发展空间，也为消费者提供了更加多样化和便捷的选择。

哪些花卉属于珍稀花卉？

1 乌蒙雄狮（春兰）：本品于2001 年3月采自贵州省毕节市岔河镇。为多瓣蝶化多舌春兰奇花，是春兰新的品中的稀有种。

2 天人菊：花色艳丽，花姿娇美，花期较长，有芳香。耐夏季之干旱和炎热，在北京园林中可广泛应用，适宜布置花境、花坛，散植或丛植于草坪及林缘，亦可盆栽和作切花。

3 黄覆轮笹之雪：为园艺品种，株形奇特，色彩斑驳明快，是小型龙舌兰中的珍贵品种，适合盆栽观赏，多肉植物爱好者也可作为品种收集栽培。

4 麒麟心荷（莲瓣兰）：叶长40至50厘米，宽1.2至1.5厘米，斜立，叶质厚糯，深绿色，叶光微钝。花瓣荷型，棒瓣为典型的蚌壳棒，大圆舌上有大红斑块，十分醒目，整个花容端庄秀丽，突为兰花中的精品。

哪些花卉属于草本花卉？

草本花卉，是指茎部为草质，茎、枝柔软的观赏植物。

按其生育期可分为一二年生和多年生草花以及水生花卉。

一年生草本花卉，是指春季播种，当年开花结实，秋冬死亡的花卉，如凤仙花、牵牛花等；二年生草本花卉，是指秋季播种，第二年春、夏季开花结实而死亡的花卉，如三色堇、金盏菊、金鱼草等；多年生花卉的地下茎或根为多年生，根据其地下部分的形态，又可分为宿根花卉和球根花卉。

水生类花卉，此类花卉大多属于多年生草本植物，终年生长在水中或沼泽湿地，常见的有荷花、睡莲、王莲、凤眼莲等。

水生花卉，旱生花卉，润土花卉都有哪些？

水生花卉，一般种的都是碗莲，睡莲，水竹，旱伞草，旱生花卉，基本上都是景天科的植物，还有就是石榴那类的比如金琥，金冠，霸王鞭等等，润土花卉都是见干见湿的，比如，滴水观音， 马蹄莲这些，属于草本植物

在球根花卉中哪些花卉是竖线条花卉？

你能不能说说，竖线条花卉的定义是什么？

常见的球根花卉有一些，不知道是不是你要的： 水仙花，郁金香，风信子，朱顶红，百合花，百子莲等等

竹花卉类包括哪些花卉？

1、文竹：文竹适合放在客厅、书房，株形美观，观赏价值高。

2、观音竹：它的枝叶四季常绿，生长速度快，可装饰家居，美化环境。

3、富贵竹：不仅具有较高的观赏性，还有美好的寓意。

4、凤尾竹：生长期间对养分的需求量大，需要勤追肥才可旺盛生长。

5、其他种类：罗汉竹、米竹、水竹、百合竹、墨竹、琴丝竹等。

ipad发展趋势？

Ipad，未来的发展趋势前景是非常的完美的，首先呢，未来的ipad型号中会使用钛合金就会更轻，而且更加立体手感呢，更加的舒服一些，这种材质也会变得更耐用，不幸的是呢，钛合金强度呢？会增加，但是这些材料啊，就在上面进行辅食也容易磕磕碰，因此呢，苹果已经开发出一种喷砂工艺，为了防止这种材料进行辅食，ipad的card也是由同样的表面进行处理的，未来的ipad的会更加的智能，而且处理器也会更加的强大~

艺术发展趋势？

中国当代艺术的发展，需要当代艺术新的社会化认知。在我国经济发展站上新起点的同时，当代艺术也不只是孤立发展，而是与新的商业模式、新的社会发展形势相结合，不再只发展艺术本身的价值，而是开始探索艺术对于社会、对于市场和城市的影响。

在IP、新媒体、数字技术区块链等的影响下，艺术新经济开始快速发展，艺术消费开始步入人们的视野。那么在新时代，中国当代艺术的发展有哪些趋势？本文给出了一些观点。

工业发展趋势？

1. 通过标准化协议实现联网机器无缝互操作确保互联性至关重要，即在工厂中实现机器和模块的动态重组。为保证不同供应商的设备实现无缝互操作，标准化协议（如 OPC UA TSN ）将发挥关键作用。繁琐的布线及电缆线路将消失无踪，取而代之的是无线协议，如 5G 及其衍生技术。然而，机器不仅相互连接，还会连接到云系统。在云系统中，运用弹性计算能力运行强大的算法，处理业务数据和工程数据。

2. 强化学习再度升级经过强化学习 (RL) 训练后，AI（人工智能）程序在围棋和国际象棋等棋盘游戏中屡屡击败人类选手，但在工业 4.0 时代将发挥更大的作用。强化学习帮助工程师在机器人和自主系统、自动驾驶、控制设计和机器人技术等复杂系统中实现控制器和决策算法。我们将见证巨大成功，RL势必成为改进大型系统的重要一环。关键促成因素是为工程师提供易用的工具，以构建和训练RL 策略、生成大量仿真数据用于训练、轻松将强化学习智能体（agent）集成至系统仿真工具并为嵌入式硬件生成代码。强化学习有助于在工业领域实现重大突破，提高移动工厂设备的自动化水平，甚至实现无人操作。

3. 协作机器人与人类密切合作自动化行业一度讨论着“单一样本量”的美好愿景 — 如何通过多条生产线生成定制样本，无需投入漫长的转换时间，也不必容忍其他低效现象。在工业 4.0 时代，这一愿景终将实现，从而满足实现全方位个性化生产的需求。为此，不能在车间采用固定不灵活的方式设置机器，设定并调整参数后，用于生成某款特定产品长达数月乃至数年。。未来的生产线必须灵活多样— 采用多个可重组的机电模块构建而成，配备越来越多的机器人或“协作机器人”（协作机器人与人类密切合作），同时运用 AI 技术根据生产线制造的下一款个性化产品进行参数设置并调整机器。

4. 仿真使虚拟调试成为现实随着软件复杂度的攀升及模块化软件组件组合数量的增长，在物理机上开展综合测试的难度越来越大，耗时也越来越长，终将演变成为一项无法完成的任务。鉴于此，在部署物理生产线之前，根据仿真模型对软件进行虚拟调试，验证是否存在错误并证实是否满足需求变得至关重要。目前，一批创新领军企业（如全球领先的瓶装生产线制造商 Krones）已经开始采用多域仿真模型进行虚拟调试。

5. 随着边缘计算的进步，预测性维护和 AI 不断发展鉴于边缘计算设备和工业控制器持续发展，计算能力随之快速提升。在云系统的大力配合下，为开创生产系统软件功能新局面铺平了道路。AI算法将动态优化整条生产线的产量，同时尽量减少能源及其他资源消耗，节省大量资金。预测性维护将不断进步，不再局限于考察一台机器或一个场地的数据，而是综合考量多家工厂乃至多个不同供应商的设备数据。根据要求，这些算法可部署到非实时平台及实时系统（如 PLC）。

6. 利用优质数据消除部分 AI 部署障碍我们深知，训练准确的 AI 模型需要大量的数据，分析师调查将数据质量视为成功采用AI 技术面临的首要障碍。2020年，仿真将帮助降低这项壁垒。您通常拥有大量的系统正常运行数据，但真正需要的却是来自异常或严重故障情况的数据。这对于预测性维护应用情形更是如此，例如准确预测工业场地中泵的剩余使用寿命。由于从物理设备创建故障数据不仅存在破坏性而且代价高昂，最佳做法是通过仿真呈现故障行为来生成数据，进而运用合成数据训练准确的AI 模型。仿真很快会成为 AI 驱动系统的关键促成因素。

7. 数据科学家将不再是唯一的主导群体在上述所有趋势中，在未来工厂工作的人类将成为变革中最重要的一环。随着技术和工具的推广应用，越来越多的工程师和科学家（不仅限于数据科学家）将参与到AI 项目中。在未来工厂中，工程师必需能够构建模型、处理大型数据集并操控相应的开发工具，以便迎合上述种种趋势。因此，建设及经营工业设备的企业需要调整招聘方向，聘请大批截然不同的资深工程师，为迎接未来发展做好充分准备，工业4.0 仅仅是个开始。

总结

从协作机器人与人类密切合作，到通过仿真使虚拟调试成为现实，2020 年将涌现出大量趋势，必然会对未来工厂产生颠覆性影响。适应这些变化绝非易事，但只要秉承团队合作意识，采用适当的工具，终将可以实现。

“直击新基建”围绕5G、数据中心、云计算等领域，覆盖投资、政策、建设、运营、市场趋势等多个方面，邀请不同领域、不同占位的专家学者”解读“新基建。