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基于Zynq的软件无线电中频处理模块硬件设计

随着现代电子技术和通信技术的日益发展,现有测试仪器及测试手段逐渐达 到了技术瓶颈。人类通信需求增长迅速,硬件系统投入成本越来越高,使得依靠 硬件实现的传统无线通信系统难以满足日趋复杂的通信功能和日渐提高的传输指 标要求。而软件无线电(Software Define Radio,即 SDR)是一种可用来实现无线 通信领域多个通信体系并存、不同体系制定统一标准的新技术。软件无线电平台 在标准化硬件设备上利用可升级、可重构的应用软件实现无线通信设备中的各种 功能,克服了传统无线通信设备功能单一、可扩展性差等缺点,具有很强的灵活 性与开放性。软件无线电技术作为未来通信技术的主要发展方向,势必将得到更 广泛的重视和关注。

  • 2021-04-21
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数字化转型的两大关键点:转什么 ,如何转?

本篇文章重点谈下企业数字化转型。重点还是围绕数字化转型的本质究竟是什么?企业如何进行数字化转型这两个关键点。 前面我谈得比较多的是云原生,微服务,中台等,而这些本身仅仅是数字化转型能力框架中的技术支撑平台底座。这个技术平台最终还是需要为业务目标和战略服务,因此搞清楚企业进行数字化转型的内在诉求才是最重要的。

  • 2021-02-27
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数字孪生智能故障诊断最新进展综述

本期给大家推荐胡昌华教授的数字孪生智能故障诊断的最新进展综述(上)。随着工业4.0时代的到来,智能制造和数字技术迅速发展,对工业设备的稳定性、可靠性和安全性提出了更高的要求。最近,数字孪生为智能故障诊断提供了一种新的解决方案。本文将从概念、关键技术、应用场景和挑战展望等方面对数字孪生技术在智能故障诊断的发展应用进行综述。

  • 2025-01-14
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大数据环境下Python语言在会计师事务所审计中的应用研究_李信

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言,是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,深受数据分析者的喜爱。大数据环境下,会计师事务所审计人员在开展审计工作中可以利用这一编程语言分析处理数据,编写爬虫、数据可视化、数据分析等与审计有关的程序,以此来提高审计效率。本文就大数据环境下Python语言在会计师事务所审计中的应用进行探讨。

  • 2021-06-18
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大数据智能审计助推企业高质量发展_楚文光

实施大数据智能审计是贯彻落实国家科技强审战略、提高审计监督效能、促进企业高质量发展的重要举措。本文以五凌电力大数据智能审计应用实践为例,阐述了大数据智能审计平台建设背景、建设内容、应用成效、面临的难点及下一步拓展思路,为实现数智赋能审计,构建智能化内部审计体系,推动企业高质量发展提供参考与借鉴。

  • 2021-06-18
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改进的PM模型的医学超声图像去噪算法_晏满钰

为解决传统的各向异性扩散算法在医学超声波图像处理方面存在着细节信息保留欠佳和去噪效果不明显的两个缺陷,提出了一种改进的Perona-Malik模型(PM模型)。方法主要从两个方面对PM模型进行改进,首先将传统的PM扩散模型选取4个方向改进为8个扩散方向,最后通过各方向梯度值和图像梯度变化关系来选取不同扩散函数,从而将传统PM模型的单一扩散方式改在不同区域有不同的扩散特性,进一步提高去噪效果,更好保留细节。通过matlab进行算法仿真,从仿真结果峰值信噪比和均方根误差这两个评价图像质量指标表明,改进后模型在去除图像中的噪声和保护细节信息这两个方面都优于PM模型和HW模型。

  • 2021-06-18
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微电网参与的主动配电网分区自动电压控制策略

湖南大学电气与信息工程学院、国网湖南省电力有限公司经济技术研究院的研究人员潘舒扬、李勇、贺悝、潘馨、胡斯佳,在2019年第21期《电工技术学报》上撰文,由于可再生能源出力的间歇性与随机性给配电网电压控制带来了挑战,因此本文提出了一种考虑微电网参与的主动配电网(ADN)无功电压分区与控制策略。

  • 2021-06-02
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人工智能商业化研究报告

宏观环境、政策、数据和技术是人工智能商业化的四大驱动力 ? 商业化是相对于实验室产品而言。人工智能商业化,即:企业利用人工智能技术来解决 实际的问题,并通过市场进行规模化变现的行为。 ? 目前,七类人工智能技术已经进入商业化阶段,商业化路径大致可分为两种。一种是人 工智能技术公司主动去探索并推动产品和技术在实际场景中的落地;另一种是实体产业 积极的思考人工智能是否可应用于相关的业务场景来协助降本增效。

  • 2021-03-28
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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