建设和维持我们的社区是当今最重大的挑战。 这意味着要看到并理解经济，技术，物理和自然系统的相互联系。 实现此目标的一种方法是使用大数据决策空间可视化我们的选择，在该决策空间中，独特的系统由动态的数据流代表创建模式，关系和上下文。 正如开创性的计算机科学家吉姆·格雷（Jim Gray）在2003年阐明的那样，“大数据一方面描述了非常大的数据集，这些数据集通过分析产生了模式和关联； 另一方面，可以理解为涵盖了由任何动态过程产生的所有潜在数据，在我们所知的地球上的短寿命中”。 这种生态学的“数据素养”使我们不仅能从现象世界的机械学观点出发，而已想象的宇宙是由基本构件组成的机器，又能从系统的观点出发，看到物质世界的主导模型是系统网络具有相互关联和相互依存的行为模式。 采用系统方法设计弹性建筑时面临的挑战是：1）培养能够使用多种多样的数据来创建多部分决策空间的建筑师和工程师，2）评估可视化数据对建筑设计，施工各个方面的影响3）向AEC专业人士和研究人员提供越来越大的数据集，以评估建筑性能及其对我们对可用建筑环境的设计，交付和维护的影响。

介绍了城市集中供热的发展现状、优越性及目前集中供热方式,展望了未来的发展方向。

随着5G网络、边缘计算的规模建设，新兴应用将加速驱动数据处理由云端向边侧、端侧的扩散，边端计算能力持续增长，算力泛在化已成趋势。可以说，泛在计算的出现，为云计算、边缘计算的发展指出了一个新的方向，其进步对未来科技和技术发展的影响不可估量。

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本文讨论的是该研究的结果，该研究是马拉维《 2010年环境状况和展望报告》编制过程的一部分。该国的经济状况和治理性质被确定为关键驱动力，即，“关键不确定性”，以确定马拉维未来的环境状况。 制定了四个环境方案：方案1：“良好的经济和良好的治理相结合”：“ Mkaka ndi Uchi”； 方案2：“彭达·彭达”，经济不佳和善政相结合； 方案3：“瓦法瓦法”，经济不佳和治理不善的结合； 场景4：“ Chonchobe / Ndawonera Momwemo”，良好的经济与不良的治理相结合。 四种情况中的每一种都会受到该国当前经济和治理状况的独特影响，因此对马拉维的环境产生不同的影响。 在七个主要的环境驱动因素中，经济和治理被选为关键决定因素：人口统计学，治理，社会变化，经济，环境和气候变化，技术，文化和传统。 从以上列出的方案来看，只有方案1，Mkaka ndi Uchi会导致马拉维繁荣，而其余方案预示着该国混乱局势的普遍性，方案3就是Wafa Wafa方案。

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