由于无线信号是敏感而脆弱的，易受干扰、弱覆盖等影响，发送的数据和接收到的数据有时候会不一致，比如手机发送的1 0 0 1 0，而基站接收到的却是1 1 0 1 0，为了纠错，无线通信系统就引入了信道编码技术。
导航电磁信号是频率为150kHz的电磁场信号，它是由 全国大学生智能车竞赛[1] 中的节能信标组的 无线充电线圈[2] 发送的高频电磁信号。由于该频率较低，在 分析无线充电线圈产生的导航信号在自绕工字型电感中的感应电动势[3] 中将该线圈所产生的交变磁场按照磁偶极子的磁场分布来进行分析。在超过线圈半径三倍距离以上，按照文献 Magnetic Dipoles[4] 中的分析方式，磁场强度将随着距离的三次方进行衰减。
基于“中国科学院数据云”平台，开展了LTCC介质材料数据库建设。针对LTCC材料的特点优化了数据结构，涵盖基本组成信息、结构信息、烧结信息、微波介电性能、磁学性能等全方位的数据信息。目前，该数据库已收录包括自有实验数据和文献数据、涵盖LTCC微波介质材料、LTCC铁氧体材料等领域的有效数据5800余条。后继将对该数据库进行进一步的完善和丰富，使其成为该领域数据共享的关键节点，为LTCC领域新材料开发发挥重要作用。
基本频带是指一段特殊的频率带宽，也就是频率范围在零频附近（从直流到几百KHz）的这段带宽。处于这个频带的信号，我们成为基带信号。基带信号是最“基础”的信号。 现实生活中我们经常提到的基带，更多是指手机的基带芯片、电路，或者基站的基带处理单元（也就是我们常说的BBU）。
华为2019年毫米波雷达项目立项到2021年量产交付，这部分交付的应该是传统毫米波雷达，也就是角雷达，中距雷达（MRR）以及远距雷达（LRR）。而华为重推的是2022 SOP的成像雷达，我们来看看作为华为ADS核心组件的成像雷达特点，以及技术评价，顺便本文也是成像雷达科普。
医学知识图谱的不同应用场景需求侧重点也有所不同,需要最大化的满足才能提高图谱的适用性。 为满足行业深度应用需求,医学知识图谱构建时需引入更多定制化解决方案。
转机出现在学习OFDM（正交频分复用）的时候，调制与解调是通信的核心部分之一，OFDM的调制与解调却能用傅里叶变换对如此简洁而深刻的表述，感叹不已。傅里叶第一次在我心中有了如此清晰的，初步的物理概念。我一直觉得数学家很厉害，因为任何抛开实际物理概念的数学演绎都是极其抽象的，要想清楚并不容易，数学的抽象与严谨而没有附加物理概念的直观是我们惧怕数学的重要原因不是吗。冰冷的数学公式被赋予清晰的物理概念而变得如此鲜活，就如广义相对论之于黎曼几何，杨 · 米尔斯规范场之于纤维丛理论。所以呢，了解傅里叶变换的钥匙就是物理概念。
《防静电瓷质地板地面工程技术规程》CECS155：2003
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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”。
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。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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