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5G高频段信道测量与建模进展

高频段由于具有非常大的频谱宽度而受到下一代(5G)移动通信系统的青睐.高频段同时具有大的传 播损耗、准光学特性等特征.为了能够充分挖掘、选择和评估可用高频段,需要对高频段信道进行充分测量和研究.目 前高频段信道测量设备主要有基于矢量网络分析仪的探测器和定制化宽带探测器两种.该文对当前开展的高频段信 道测量活动进行总结,包括天线配置、测试场景与关注参量,以及相应的测量设备.最后对几个新提出的高频段信道模 型进行介绍,如 METIS、MiWEBA、mmMAGIC、5GCM、3GPPHF等,指出现有模型的主要特点和适用范围,以及预计未 来测量和建模方面加强的方向.

  • 2021-06-27
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面向新兴威胁的终端防护技术

以本地引擎和云查杀技术为基础,同时也支持未知程序的发现与防御。 除具有传统反病毒产品功能外,还具有纵深防御能力以应对新兴威胁。 能够对多种类型的终端进行统一管理,并可持续扩展安全能力。

  • 2021-06-27
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乙烯能效评估方法与仓储信息管理系统的实现

当今,以互联网创新应用为标志的新一代信息技术正在成为经济发展的新动能,以 大数据和人工智能技术引领的数字经济正在改变着传统经济模式。2018 年以来,国家相 关扶持政策的出台,加上制造业智能化进程的推进,我国制造产业逐渐向智能制造方向 转型。

  • 2021-06-28
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云时代SmartCLOUD服务安全白皮书

使用云时代 SmartCLOUD 服务的客户,可以根据自身的需求,灵活调整 CPU、内存和存储等 IT 资源。云时代服务平台具备完善的容错能力和可靠性,能够避免因为硬件故障等原因导致的业务中断,从而最大限度的保障客户的利益。

  • 2021-06-28
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基于区域感知贝叶斯决策的5G超密集异构网络联合垂直切换技术研究

针对无线通信异构网络切换中最优接入网的选择问题,现有研究主要集中于解决在两个网络间选择切 换,而对于未来5G(5th Generation)通信系统中超密集网络的切换问题研究较少.本文就研究了5G无线通信系统中 超密集异构网络的选择切换.文中提出了一种基于区域感知贝叶斯决策的联合垂直切换方式,该方案通过选择超密集 异构接人网络的最优切换概率从而解决超密集网络切换问题.通过对移动用户(mobile station)从宏基站进入超密集 服务小区,以及在小区内和小区间移动的不同场景进行仿真分析,研究结果表明本文决策方式能够准确地选择要切换 的网络,因而该方案能够适用于超密集网络的应用场景.

  • 2021-06-28
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工业互联数据的Petri网建模与分析

近年来,随着制造业的不断发展,制造企业多品种、小批量的要求越来越高; 另一方面,工业 4.0 的提出,给制造业带来了新的发展方向,我国也随之提出了“中 国制造 2025”的纲要,制造业不断向智能化的方向发展,对制造业来讲无疑是一 场变革。在这样的形势下,传统的制造系统的生产模型、分析方法、生产效率已 经越来越不能满足现代化生产的要求,矛盾也日益突显。物联网技术为制造系统 的智能化提供了新的思路,工业互联技术作为物联网在制造业中的应用,成为了 智能制造系统实现的有效途径。工业互联技术通过 RFID 技术、二维码识别技术, 实现资源信息的自主感知和交互,使制造系统分布式控制结构的实现成为了可能。

  • 2021-06-28
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面向5G通信网的D2D技术综述

探讨D2D对通信技术未来发展的导向作用基础上,明确了影响D2D系统设计的多个因素,即D2D设 备发现、资源分配、缓存技术、D2D.MIMO。从而勾画出基于D2D技术的光纤前传和软件定义网络实现数据腔 制分离的扁平化5G架构,提出负责接入的下层宏川、基站蜂窝网和负责管理的上层网络云的管理机制。将D2D 技术、SDN技术、边缘计算和物联网技术等关键技术引入未来移动通信网络已经成为研究领域的热点,针对与之 相关的、未来大规模网络的移动性、QoS和大数据特性进行了讨论。

  • 2021-06-28
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基于CPS的制曲智能制造系统设计及方法研究

在当下互联网与人工智能飞速发展的智能时代,制造业也正在发生巨大的变 化,以工业 4.0 为代表的智能制造技术正在广泛应用于工业生产的各个环节。CPS 系统作为综合计算系统、网络通信系统、感知系统和控制系统的多维复杂系统,是 实现智能制造系统的具体方式。本文以白酒制曲工艺的智能化改造作为研究背景, 建立了一个基于 CPS 架构的制曲智能制造系统,解决了传统生产工艺中人工干预 程度高,生产效率低等问题,实现了制曲整个过程的数字化及智能化。

  • 2021-06-28
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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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