占用的案例
哪些建設項目允許占用永久基本農(nóng)田？
2018年8月，《自然資源部關(guān)于做好占用永久基本農(nóng)田重大建設項目用地預審的通知》（自然資規(guī)〔2018〕3號）規(guī)定，現(xiàn)階段允許將以下占用永久基本農(nóng)田的重大建設項目納入用地預審受理范圍：
（1）黨中央、國務院明確支持的重大建設項目（包括黨中央、國務院發(fā)布文件或批準規(guī)劃中明確具體名稱的項目和國務院批準的項目）。
（2）軍事國防類，指中央軍委及其有關(guān)部門批準的軍事國防項目。
（3）交通類，具體包括：①機場項目，指國家級規(guī)劃（國務院及其有關(guān)部門頒布，下同）明確的民用運輸機場項目；②鐵路項目，指國家級規(guī)劃明確的鐵路項目，《推進運輸結(jié)構(gòu)調(diào)整行動計劃（2018-2020年）》明確的鐵路專用線項目，國務院投資主管部門批準的城際鐵路建設規(guī)劃明確的城際鐵路項目，國務院投資主管部門批準的城市軌道交通建設規(guī)劃明確的城市軌道交通項目；③公路項目，指國家級規(guī)劃明確的公路項目，包括《國家公路網(wǎng)規(guī)劃（2013-2030年）》明確的國家高速公路和國道項目，國家級規(guī)劃明確的國防公路項目。此外，為解決當前地方存在的突出問題，將省級公路網(wǎng)規(guī)劃的部分公路項目納入受理范圍，包括省級高速公路和連接深度貧困地區(qū)直接為該地區(qū)服務的省級公路。
（4）能源類，指國家級規(guī)劃明確的能源項目：①電網(wǎng)項目，包括500千伏及以上直流電網(wǎng)項目和500千伏、750千伏、1000千伏交流電網(wǎng)項目，以及國家級規(guī)劃明確的其他電網(wǎng)項目；②其他能源項目，包括國家級規(guī)劃明確的且符合國家產(chǎn)業(yè)政策的能源開采、油氣管線、水電、核電項目。
（5）水利類，指國家級規(guī)劃明確的水利項目。
（6）為貫徹落實黨中央、國務院重大決策部署，國務院投資主管部門或國務院投資主管部門會同有關(guān)部門支持和認可的交通、能源、水利基礎(chǔ)設施項目。
展開 一種面向自動駕駛汽車定位的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的大尺度建圖方法
目前IARA中使用的算法旨在通過LiDAR傳感器每次新測量值來更新區(qū)塊占用的概率。為此，基于貝葉斯濾波器的占用柵格地圖(OGM)算法[3]被應用于逐漸增加或減少柵格地圖每個單元格的占用置信度。然而，這種方法對于遠距離的目標不是很準確。此外，因為所使用的OGM算法沒有考慮空間不連續(xù)性，有必要使用算法來推斷任何傳感器均不能觀測到的單元格的占用情況。此外，建圖算法需要處理數(shù)千行代碼中的幾種特殊情況，以找到正確提取傳感器測量數(shù)據(jù)特征的最佳方法[3]。
圖1 NeuralMapper架構(gòu)概述。左側(cè)的輸入顯示了LiDAR點云原始數(shù)據(jù)。NeuralMapper將地面上的原始數(shù)據(jù)投影為一組2D統(tǒng)計圖。統(tǒng)計圖經(jīng)過編碼器、Context Module和解碼器進行處理，以生成占用柵格地圖作為輸出。在地圖中，未知單元格為藍色，空閑單元格為白色，占用單元格為黑色。
受IARA建圖方法的這些局限性以及深度學習的進步的啟發(fā)，本文提出了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)的占用柵格地圖實時推斷新方法，名為NeuralMapper。NeuralMapper是IARA自主軟件架構(gòu)的一個子系統(tǒng)，它接收LiDAR傳感器數(shù)據(jù)作為輸入，并生成汽車周圍的占用柵格地圖作為輸出。在NeuralMapper中，每個LiDAR點云在LiDAR參考系中從球面坐標轉(zhuǎn)換為二維笛卡爾坐標。然后，使用這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)從2D LiDAR數(shù)據(jù)中計算出五個矩陣（NeuralMapper的輸入數(shù)據(jù)遵循Caltagirone等人[11]采用的數(shù)據(jù)形式）。這五個矩陣組合成一個五通道張量，用作NeuralMapper DNN的輸入。
展開 車載信息娛樂系統(tǒng)優(yōu)化探究
圖5 存儲內(nèi)存負載
在硬件架構(gòu)設計時，一般會將存儲器劃分為系統(tǒng)區(qū)及用戶區(qū)，系統(tǒng)區(qū)一般預留部分空間用于系統(tǒng)更新優(yōu)化及系統(tǒng)數(shù)據(jù)臨時緩存，某項目系統(tǒng)應用實際數(shù)據(jù)大小為3.18G，預留4G；用戶區(qū)高德離線地圖占用7.19G，科大訊飛離線語音包占用0.48G，系統(tǒng)常規(guī)應用一般占用較小，主要由酷我音樂等第三方APP及調(diào)試LOG數(shù)據(jù)占用。
在系統(tǒng)硬件方案確定前，地圖數(shù)據(jù)及語音數(shù)據(jù)雖占用較大，但是一般浮動較小，而系統(tǒng)常規(guī)應用數(shù)據(jù)占用很小，因 此在設計優(yōu)化時需注意LOG接口數(shù)據(jù)及第三方下載數(shù)據(jù)，避 免系統(tǒng)存儲空間不足，影響系統(tǒng)運行。
4.2 存儲內(nèi)存優(yōu)化
對于功能模塊LOG接口數(shù)據(jù)，可從軟件架構(gòu)上對打印權(quán) 限進行限制，當某個功能模塊需要開發(fā)調(diào)試時，需申請權(quán) 限，同時主程序?qū)?nèi)存狀態(tài)進行監(jiān)控，通過浮動窗口實時顯示內(nèi)存狀態(tài)，在內(nèi)存使用超出閾值時通過彈窗進行報警。
第三方應用目前在車載多媒體中應用越來越多，大部分都沒有對用戶下載進行限制，采取的優(yōu)化方式有兩種：①參照手機，當下載數(shù)據(jù)超過內(nèi)存閾值時，系統(tǒng)彈窗提醒清理內(nèi)存，并顯示每個應用下載占用狀態(tài)；②第三方軟件自優(yōu)化， 以酷我APP為例，當用戶下載的曲目數(shù)量達到設定量（100首）或內(nèi)存使用超過閾值時，再次下載時默認滾動覆蓋最早下載的曲目。
展開 CAD如何減小文件占用空間、清理多余的圖層設置等參數(shù)、數(shù)據(jù)。
解決方法1：使用PU清除命令
在圖形繪制完畢后，執(zhí)行清理：PURGE（PU）命令，清理掉多余的數(shù)據(jù)，如定義了但未使用的塊、圖層、線型、文字樣式、標注樣式等。清理的時候，勾選對話框下面的“清理嵌套項目”，就可以徹底清理干凈，沒有必要反復清理了。
圖形繪制過程中也可以進行清理，這樣可以提高顯示和操作速度，但需要注意清理的內(nèi)容，例如一些線型、圖層、文字樣式、標注樣式可能后面會用到，就不要清理了，在清理對話框中都可以選，清理過程一定要注意選擇自己需要保留的項目.點擊每個項目前面的“+”可以展開所有的子項目選擇不要的清除或者將全部多余的清除。
解決方法2:用WBLOCK命令。
把需要傳送的圖形用WBLOCK命令以塊的方式產(chǎn)生新的圖形文件，把新生成的圖形文件作為傳送或存檔用。這樣做的效果和清理差不多，因為寫塊文件時多余的數(shù)據(jù)也不會被寫到塊文件中。
解決方法3：overkill刪除重復對象。
忽略對象特性根據(jù)自己需要選擇后點確定，此時多余的重疊的就被刪掉了。
展開 
socat與Brook 端口轉(zhuǎn)發(fā)非權(quán)威對比測試結(jié)果
socat測試結(jié)果：耗時48m44s，最高內(nèi)存占用5.8Mb左右。
real 48m44.111s
user 0m1.934s
sys 0m10.616s
Brook測試結(jié)果：耗時36m3.646s，最高內(nèi)存占用2.9Mb左右。
COSMOS與其他有限元分析軟件的比較
HZ
7339.9 HZ
7352.3 HZ
模型4
7722.4 HZ
7722.4 HZ
7750.9 HZ
模型5
9432.5 HZ
9432.5 HZ
9470.9 HZ
解題時間
160秒
430秒
1500秒
占用磁盤空間
10.3MB
93.3MB
355MB
火花塞
振動
模型1
4980.4 HZ
4981.0 HZ
4964.0 HZ
模型2
5005.0 HZ
5004.8 HZ
4987.5 HZ
模型3
13,142.0 HZ
13,145.7 HZ
13,110.6 HZ
模型4
13,517.0 HZ
13,517.4 HZ
13,437.2 HZ
模型5
14,647.0 HZ
14,656.9 HZ
14,684.0 HZ
解題時間
350秒
1110秒
2340秒
占用磁盤空間
17MB
148MB
544MB
從目前三種流行的分析軟件的測試表中可以看出，COSMOS和NASTRAN的分析結(jié)果是很接近的，而ANSYS的誤差要大一些，NASTRAN是通過犧牲速度來達到精度的，而ANSYS是通過放棄精確度和加大解題占用的磁盤時間來提高速度的。
展開 "問題混凝土不合格"案宣判! 法人判9年! 實驗室主任判7年!
被告單位湖南拓宇混凝土有限公司違反土地管理法規(guī)，非法占用耕地改作他用，數(shù)量較大，造成耕地大量毀壞，被告人代建華系直接負責的主管人員，其行為均已構(gòu)成非法占用農(nóng)用地罪。被告人劉偉到案后，如實供述自己的罪行，自愿認罪認罰，依法可以從輕處罰和從寬處理。對被告單位湖南拓宇混凝土有限公司、被告人代建華依照《中華人民共和國刑法》第一百四十條、第一百五十條、第三百四十二條、第三百四十六條、第三十條、第三十一條、第六十九條第一、三款、《最高人民法院、最高人民檢察院關(guān)于辦理生產(chǎn)、銷售偽劣商品刑事案件具體應用法律若干問題的解釋》第一條、第二條、《最高人民法院關(guān)于審理破壞土地資源刑事案件具體應用法律若干問題的解釋》第三條、對被告人劉偉依照《中華人民共和國刑法》第一百四十條、第一百五十條、第三十一條、第六十七條第三款、《中華人民共和國刑事訴訟法》第十五條、《最高人民法院、最高人民檢察院關(guān)于辦理生產(chǎn)、銷售偽劣商品刑事案件具體應用法律若干問題的解釋》第一條、第二條之規(guī)定，判決：被告單位湖南拓宇混凝土有限公司犯生產(chǎn)、銷售偽劣產(chǎn)品罪，判處罰金人民幣六十萬元，犯非法占用農(nóng)用地罪，判處罰金人民幣二十萬元，決定執(zhí)行罰金人民幣八十萬元；被告人代建華犯生產(chǎn)、銷售偽劣產(chǎn)品罪，判處有期徒刑八年，并處罰金人民幣五十五萬元，犯非法占用農(nóng)用地罪，判處有期徒刑一年六個月，并處罰金人民幣十萬元，決定執(zhí)行有期徒刑九年，并處罰金人民幣六十五萬元；被告人劉偉犯生產(chǎn)、銷售偽劣產(chǎn)品罪，判處有期徒刑七年，并處罰金人民幣五十二萬元。
被告單位湖南拓宇混凝土有限公司上訴稱該公司沒有生產(chǎn)銷售偽劣混凝土的主觀故意，混凝土不合格有其他原因，不構(gòu)成生產(chǎn)、銷售偽劣產(chǎn)品罪；占用農(nóng)用地僅為11.88畝，且沒有破壞耕地，不構(gòu)成非法占用農(nóng)用地罪。
被告人代建華提出同樣上訴理由，還提出自己不是直接責任人。
展開 國家級自然保護區(qū)內(nèi)采礦不修復，滑坡、垮塌事故成“家常便飯”
中國黃金所屬的內(nèi)蒙古礦業(yè)2018年5月因違法占用草原問題，被當?shù)赜嘘P(guān)部門實施處罰。但企業(yè)沒有停止違法行為，僅繳納了草原植被恢復補償費，在未取得草原征占用手續(xù)的情況下，不斷擴大生產(chǎn)規(guī)模，導致廢石、尾礦排放量增多，違法占用草原面積增大。衛(wèi)星遙感影像顯示，2021年該企業(yè)僅排土場、尾礦庫及露天礦坑等占用草原面積就較2018年增加約156公頃，目前累計違法占用草原面積約1634公頃，對當?shù)夭菰鷳B(tài)造成嚴重破壞。
圖3 衛(wèi)星遙感影像顯示，2021年內(nèi)蒙古礦業(yè)排土場、尾礦庫及露天礦坑等合計占用草原面積較2018年增加約156公頃
（三）主體責任缺位，歷史遺留生態(tài)破壞問題修復治理不力
中金黃金所屬遼寧排山樓黃金礦業(yè)對位于海棠山國家級自然保護區(qū)的原礦坑生態(tài)修復治理工作敷衍應付，落實“打折扣”。位于自然保護區(qū)核心區(qū)、緩沖區(qū)的多個區(qū)域邊坡、平臺以及原廢石堆場區(qū)域生態(tài)修復治理效果差。原露天坑南部邊坡位于保護區(qū)實驗區(qū)，直至督察進駐前才開展削坡、覆土工作。
中金黃金所屬陜西潼關(guān)中金黃金礦業(yè)位于秦嶺北麓，在秦嶺一般保護區(qū)內(nèi)遺留有近四十處廢渣場，無序堆放，壓占破壞原有植被地貌。企業(yè)上報東桐峪大西岔四坑、北溝一坑等多處廢渣場堆渣量為零，已覆土植綠，但實際廢渣并未清理，也未開展生態(tài)修復。企業(yè)將海拔較高、生態(tài)更加脆弱的東桐峪大西岔四坑廢渣場修復治理任務，層層轉(zhuǎn)包至潼關(guān)興業(yè)石渣廠。但該廠名為清運石渣治理生態(tài)，實為開挖石料加工生產(chǎn)，沒有開展實質(zhì)性生態(tài)修復，大西岔四坑廢渣場面積比治理前還擴大約20畝。
圖4 2021年8月23日檢查時發(fā)現(xiàn)，陜西潼關(guān)中金黃金礦業(yè)東桐峪大西岔四坑廢渣場沒有開展實質(zhì)性生態(tài)修復
中國黃金相關(guān)二級公司綠色發(fā)展理念樹得不牢，對下屬企業(yè)礦山生態(tài)修復治理工作重視不夠，要求不嚴，監(jiān)管不力。
展開 SolidWorks的性能提高方法介紹
如果零部件把這些信息帶入裝配體內(nèi)，就會占用部分資源，降低系統(tǒng)性能。設計人員通過創(chuàng)建零部件的簡化配置，壓縮不必要的信息，簡化零件資源消耗，裝入/重建模型時的速度就會更快。另外，裝配使用簡化零部件后，選擇和瀏覽模型就更加容易，設計工程圖時，也不會顯示不必要的細節(jié)。
來源：CAE學習聯(lián)盟
Python讀文件的幾種方法的比較
在使用Python讀inp文件時，之前用的readlines方法，但是readlines方法占用內(nèi)存會比較大，規(guī)模較小時還行，如果inp文件中網(wǎng)格數(shù)比較大，效率就會降低。
Python讀文件有幾種方式，1. readlines；2. readline; 3. 文件迭代方式。
內(nèi)存占用情況用memory_profiler包來監(jiān)測，測試代碼如下（第4行的@會導致Python代碼粘過來識別成其他語言了，所以還是貼圖吧）：
測試結(jié)果如下圖所示，可知使用readlines會占用較大的內(nèi)存，這是以為readlines將文件中的所有行保存為一個列表，而第2、3中方法使用的是遍歷的方法，占用內(nèi)存會比較小。另外，還可以通過監(jiān)測程序運行時間來對比這三種方法的執(zhí)行速度，個人認為第三種要比前兩種快，但是沒有測試，如果有興趣可以利用datetime模塊測試一下。
在平時使用中個人推薦第三種方式。并且將print語句改為“yield line”，就是一個生成器，調(diào)用一次Getlines3就獲得文件中下一行內(nèi)容，非常方便，代碼量也比readlines或readline要少。
展開 不得已而為之---CPU下使用gpt2-large模型進行微調(diào)訓練
GPT2需要占用500MB的存儲空間來存儲其所有參數(shù)，而GPT2-large是GPT2的13倍，占用超過6.5GB的存儲空間。gpt2共有參數(shù)124439808個，gpt2-large共有參數(shù)774030080個，而gpt2-xl模型應該有大約1.5B的參數(shù)。
這個測試使用了如下代碼：
sum(p.numel() for p in gpt2_model.parameters() if p.requires_grad)
3 使用GPT2-large
在現(xiàn)有的條件下，為了使用GPT2-large, 必須在CPU下才能運行。為此新建了一個虛擬環(huán)境mwu-training,這個新的虛擬環(huán)境是從mwu-transformer克 隆過來的，然后在這個新的training環(huán)境中首先卸載CUDA，然后重新安裝torch的CPU版本，整個過程還算順利。
展開 
ANSYS FlexNet Licensing not running的解決方法
1）端口占用
ANSYS使用的端口為1055，如果有其他程序事先占用了1055，那么就會直接導致證書啟動失敗，但是一般來講，從我玩ANSYS以來，很少遇到其他某款程序占用端口的情況。
檢查方法：進入CMD，利用命令查詢1055端口對應的進程：netstat -ano，然后查詢對應PID的進程名，關(guān)閉相應的進程即可。
通常來講，極少遇到其他程序占用1055端口的情況，尤其如果看到netstat結(jié)果顯示TCP地址只有0.0.0.0的時候(而不是127.0.0.1)，說明許可證服務器自身出了問題。
2）License過期
重新生成License.txt，并重新導入，重啟。
3）環(huán)境變量丟失
ANSYSLMD_LICENSE_FILE=1055@hostname
設置后重啟，未果。
試過網(wǎng)上建議的方法后，還是未見結(jié)果，沒法只有重裝證書管理器了，但是重裝也是有一定講究的。
展開 應用在線驗證技術(shù)防止自動駕駛汽車主動事故
請注意，在該圖中，危險情況安全軌跡覆蓋了占用集，因為占用集顯示在危險情況安全軌跡的最后時間（參見補充圖 8，了解中間時間的占用集）。圖3b還表明本文的預測包含了交通規(guī)則，在t10=5.4s時刻，考慮迎面而來的車輛的占用集ID=1718。由于法定安全距離禁止車輛以阻礙自動駕駛車輛的方式跟隨自動駕駛車輛，因此，ID1718的車輛只允許繼續(xù)直行或左轉(zhuǎn)，但不得右轉(zhuǎn)。
B. 場景二，亂穿馬路的行人：
弱勢道路使用者對自動駕駛汽車構(gòu)成了特殊挑戰(zhàn)，因為他們經(jīng)常表現(xiàn)出意想不到的行為變化，尤其是行人可以快速改變行走方向，這使得自動駕駛汽車難以及時做出反應。盡管行人亂穿馬路（即在有車流的情況下橫穿馬路）是違法的，但行人偶爾會疏忽并直接從過往車輛的前面橫穿馬路。如果自動駕駛汽車的預測不包括這種行為，可能會發(fā)生致命事故。
在圖4所示的第一個驗證周期c=1中，ID=323的行人走在人行道上看手機（圖 4a）。為了預測這個漫不經(jīng)心的行人可能會亂穿馬路，本文通過松弛其預測約束來擴大該行人考慮的合法行為范圍。因此，自動駕駛汽車會計算該行人在過馬路和部分在與人行道平行道路上行走時的未來占用率（參見圖4b中t1=0s時刻的危險情況安全軌跡占用率；請注意，行人的占用集未在道路外可視化）。由此產(chǎn)生的危險情況安全軌跡F1（從t2開始）確保自動駕駛汽車保持在行人后面。
在接下來的驗證周期c={2, 3, 4}中，自動駕駛汽車無法驗證新的預期軌跡。事實上，每條預期軌跡都會與亂穿馬路的行人發(fā)生碰撞。因此，通過自動執(zhí)行第一個計算出的危險情況安全軌跡F1，自動駕駛汽車減速以避免與ID=323的行人發(fā)生碰撞（參見圖4b中的t4=1.8s）。
展開 解密一顆芯片設計的全生命周期算力需求
6月在前仿最后階段做一次大仿真，是算力小波峰，隨后算力下降；
② 涉及團隊：前端、驗證和后端團隊；
③ 資源并發(fā)需求峰值：
5月：前端團隊每人1臺18核節(jié)點，每人1個job；驗證團隊每人4個job，每個job約18核（人力占用比例：75%）；后端團隊每人1臺18核節(jié)點；
6月：前端團隊每人1臺24核節(jié)點，每人1個job；驗證團隊每人6個job，每個job約24核（人力占用比例：75%）；后端團隊每人1臺18核節(jié)點；
7月：前端團隊每人1臺18核節(jié)點，每人1個job（人力占用比例：40%）；驗證團隊每人3個job，每個job約18核；后端團隊每人1個job，每job約4臺18核節(jié)點；
8月：前端團隊每人1個job，每個job18核（人力占用比例：40%）；驗證團隊每人2個job，每個job18核；后端團隊每人1個job，每個job約4臺24核節(jié)點。
計算結(jié)果如下
Stage 3：后期階段（9-12月）
① 階段工作詳情：主要涉及后端仿真相關(guān)工作；
② 涉及團隊：驗證和后端團隊；
③ 資源并發(fā)需求：
9月：驗證團隊，每人4個job，每個job約18核；后端團隊每人1-2個job，每個job約4臺24核節(jié)點（后端人均完成1.6個job，取值1.6）；
10月：驗證團隊每人6個job，每個job約24核；后端團隊每人1-2個job，每job約6臺24核工作節(jié)點（后端人力占用比例：80%，每人2個job）；
11月：驗證團隊每人6個job，每個job約24核；后端團隊每人1個job，每job約4臺24核工作節(jié)點；
12月：驗證團隊每人6個job，每個job約18核；后端團隊每人1個job，每job約3臺24核工作節(jié)點。
展開 許可閑置浪費嚴重？企業(yè)如何高效利用許可資源
上海某智能駕駛研發(fā)中心的警報系統(tǒng)突然響起——價值2500萬的仿真軟件許可中，12個激光雷達模擬模塊已被同一團隊占用超過60小時，而其他部門的研發(fā)項目卻因無可用許可陷入停滯。IT負責人周明調(diào)取后臺數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)：這些模塊的實際有效使用時長不足8小時，超時占用的52小時直接導致兩款新車型的上市計劃推遲三周。這并非個例，工信部2024年調(diào)研顯示，制造業(yè)每年因許可閑置造成的損失高達軟件采購預算的31%，相當于每投入100萬元就有31萬元在沉默中蒸發(fā)。
一、觸目驚心的資源黑洞
數(shù)據(jù)直擊：
某新能源企業(yè)年采購1.2億元工業(yè)軟件，閑置模塊價值超3800萬
某航空研究院因跨部門協(xié)調(diào)延誤，年均浪費6700小時許可時長
某電子制造廠19%的許可從采購到過期從未被激活
典型場景：
“僵尸許可”：某精密儀器廠采購的CAE高級模塊，三年累計使用時長不足50小時
“幽靈占用”：某設計院離職員工賬戶仍持有7個專業(yè)模塊權(quán)限
“資源堰塞湖”：某汽車集團部分部門許可閑置率超40%，其他部門卻排隊等待
二、三大癥結(jié)診斷
癥結(jié)1：監(jiān)控失明
傳統(tǒng)管理僅記錄許可分配狀態(tài)，無法追蹤模塊級、分鐘級的使用效率
某船舶企業(yè)因監(jiān)控盲區(qū)，價值800萬的PLM模塊年使用率不足15%
癥結(jié)2：調(diào)度僵化
靜態(tài)分配模式導致“旱澇不均”：研發(fā)高峰期：核心模塊排隊超3小時日常運營期：43%的許可處于閑置狀態(tài)
癥結(jié)3：優(yōu)化缺位
缺乏智能工具識別低效模塊，重復采購率高達28%
某機器人公司因未及時淘汰老舊模塊，年浪費維護成本460萬
三、智能優(yōu)化解決方案
1.
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