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面向6G的智能表面技术综述

智能表面是一个跨学科新兴技术,在学术界也被称为大型智能表面(Large Intelligent Surface),可重配智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface),金属超表面(Metasurface),软件定义超表面(Software Defined Surface/Metasurface)等。智能表面技术最早由电磁学、材料学的科学家进行研究,之后被引入实际应用中,例如电磁隐身材料、全息成像、雷达波束扫描等。智能表面在20世纪就已经被提出,其技术前身是军用雷达和反雷达设备,主要应用于毫米波、太赫兹等高频波段,因此在早期并没有引起移动通信系统的关注。2017年,Nature Communication杂志上发表了一篇智能表面相关论文[1],论文中介绍了工作于7.8?GHz频段的反射型智能表面,通过1?bit相位控制实现了动态全息成像。智能表面技术再次受到业界广泛关注,尤其是通信界的关注,被认为是6G系统的潜在关键技术之一。

  • 2021-12-01
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6G定位的潜力与挑战

在部署5G网络的同时,6G技术进入了研究起步阶段。围绕6G与无线定位技术,首先从直接和间接定位的角度对定位技术进行总结,并分析5G定位增强以及存在的不足。然后提出面向6G定位技术展望,重点分析了太赫兹通信技术、SM-MIMO超大规模天线阵列、融合定位、人工智能等6G技术发展对定位技术的影响。最后分析了6G技术应用于无线定位存在的挑战。

  • 2021-12-01
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面向微波毫米波频段协同的共口径天线研究综述

针对面向5G、6G等下一代移动通信系统中所需的微波毫米波频段协同共口径天线进行总结和展望。首先介绍了采用多端口的频段协同共口径天线的主要实现方式。其次,重点介绍系列单端口频段协同天线的原理、实现方法以及性能指标,并进一步介绍对应频段协同电路的实现。最后,对微波毫米波频段协同天线的后续发展进行展望。

  • 2021-12-01
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数字时代下大数据对企业竞争力的影响机制研究

数字时代下大数据对企业竞争力的影响机制研究

  • 2021-12-01
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确认大数据资产助推新经济发展

确认大数据资产助推新经济发展等相关问题。

  • 2021-12-01
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大数据时代企业组织创新影响因素研究——基于组合赋权法与ISM分析

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  • 2021-12-01
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大数据驱动的数字政府治理_发展历程与研究议题

大数据驱动的数字政府治理_发展历程与研究议题

  • 2021-12-01
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大数据时代下智慧社区建设及其合肥实践

大数据时代下智慧社区建设及其合肥实践情况

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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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