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2020年Wi-Fi联网芯片技术行业应用场景市场产业厂商格局研究报告

Wi-Fi 是全球应用最广的局域网连接通信协议,在手机、电脑、平板电脑等主流消 费电子终端已经成为标准配置。随着芯片成本的快速下降,Wi-Fi 物联网应用领域 得到广泛的应用,包括智能扫地机器人、空调、智能摄像头、智慧插座等。根据 IDC 数据,全球 WiFi 芯片出货量在 2022 年将达到 49 亿颗,占据各大主流互联方案出 货量的 40%以上,是物联网最主要的连接方式之一

  • 2021-04-17
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普华永道改造电信行业内部生态系统反思5G时代的业务支撑系统BSS和运营支撑系统OSS

尽管5G的技术优势十分明显,但运营商尚不确定如何从对5G网络的巨额投资中获得足够的回报。我们认为,成功与否取决于5G支持全新的服务方式、应用流程、商业模式和盈利机会的能力。在5G世界,运营商可能不再仅仅依赖于终端用户的连接付费,而是针对通过5G网络为客户提供商用服务的公司进行收费,这将是大部分收入的来源。 这种模式被泛称为“企业对企业对第三方(B2B2X)”,其中“X” 可以是消费者、企业或公共机构。因此运营商必须开发合作共赢的商业模式,以灵活性实践为基础,找到最佳切入点,方能实现5G盈利,最终形成新的商业和盈利模式格局。

  • 2021-03-20
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优酷大数据OLAP技术选型

数据驱动的方法论已深入人心,无论是开发、产品还是运营,根据数据进行决策是必备环节。你是否好奇过,在优酷这样海量数据的场景下,是什么样的引擎在支撑着业务上林林总总的分析需求?大数据领域中,Kylin、Druid、ES、ADB、GreenPlum、ODPS 这些眼花缭乱的名字,它们之间又要什么区别和联系、企业如何进行选型?本文将为揭晓答案

  • 2021-04-16
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CRTS双块式无砟轨道承轨台智能测量技术

为降低长钢轨精调过程中扣件的更换率及长钢轨精调的工作量,研发了可自动启停行走、自动导向、智能精准定位的无砟轨道承轨台检测机器人。在道床板施工完成后,长钢轨铺设前采用无砟轨道承轨台检测机器人对每个承轨台的数据进行测量并转换成线形数据,结合轨道平顺性要求生成每个承轨台位置所需调整的扣件型号,从而形成了一套CRTS双块式无砟轨道承轨台智能测量技术,并在郑万高速铁路CRTS双块式无砟轨道长钢轨精调工作中推广应用。应用结果表明:采用该智能测量技术可实现长钢轨铺设前对每个承轨台扣件的精准配置和安装,减少了绝缘轨距挡块、轨距挡板和轨下垫板的更换工作量,长钢轨精调的遍数以及标准扣件的浪费。该智能测量技术不仅适用于CRTS双块式无砟轨道承轨台数据的智能测量,而且适用于其承轨台数据的检测和验收,在高速铁路 CRTS 双块式,CRTSⅠ型、CRTSⅡ型、CRTSⅢ型板式无砟轨道和城市轨道交通长钢轨精调、线形数据检测等方面具有广阔的应用前景。

  • 2021-04-25
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2019互联网教育行业政策风向解读

《方案》 中强调要推动职业院校和行业企业形成命运共同体,可预见未来职业教育发展将形成“校企合作,强强联手”的局面,对中小企业而言,如何与大厂建立联系、加强合作成为需要思考的问题。另一方面,校企合作侧重于加强职业教育的实践环节,如何利用在线教育实现职业教育的实践成为在线职业教育发展面临的新难题。

  • 2021-04-25
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2020疫情对中国面板上下游产业链市场供需影响分析行业研究报告

? 显示面板前段制程、上游主要原材料自动化程度较高,假期生产不停机,前段生产影响较小。模组段劳动力需求较高,受假期延 迟,PCB、包材等后段材料供应短缺影响,实际产出有所下降。 ? 代工厂、品牌厂对劳动力需求程度也较高,受交通封锁及隔离要求影响,影响相应产品产能。

  • 2021-04-17
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亿欧智库2019全球半导体芯片创新50

在这份报告里,我们研究了全球半导体芯片市场的格局,并且聚焦在一系列人工智能(Artificial Intelligence)、 数据中心、物联网( Internet of Things)、汽车等细分行业中具有发展潜力的企业。通过对行业趋势的深入分析, 我们发现,私募股权与风险投资(PE/VC)的现状不仅映射着第四次工业革命的图景,更是全球创新画布上浓墨重 彩的一笔

  • 2021-04-17
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研报公用事业行业解码中国碳排数据

碳排放量是指在生产、运输、使用及回收该产品时所产生的平均温室气体排放量。而动态的碳排放量,则是指每单位货品累积排放的温室气体量,同一产品的各个批次之间会有不同的动态碳排放量。

  • 2021-04-16
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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