跳频DPD的目的是提高末级功放效率，减少功放的无效热耗，从而减小跳频设备的功耗、体积和重量。DPD对功放的算法优化需要一定计算时间，跳频DPD的实现难点为需要实时跟踪工作频点的快速变化。本文通过将无线超宽带系统的工作频段划分为许多小频段，各个频段相对带宽大致为工作频点的1%左右。经仿真和实验验证了将某个频点训练得到的DPD系数应用到相邻频段，射频相关指标恶化不明显，从而解决了在跳频DPD中需要实时跟踪频点变化的难点。
道器并举理念下传统工艺的数字化文创设计。
针对传统物联网深度包流量检测效率过低问题，提出一种基于物联网流量指纹的安全威胁轻量级检测方法。首先采用数据重构的方法获取流量时空数据，然后采用深度学习的方法提取流量数据时空特征（即流量数据指纹），最后采用基于蚁群算法优化的BP神经网络进行流量异常检测和识别。实验证明，使用该算法进行流量异常检测能够避免检测模型陷入局部最优，能够显著提高物联网威胁检测精度。
在阐述5G核心网架构与UPF网元的功能，以及N4接口开放在5G赋能垂直行业方面的重要影响的基础上，重点说明了运营商在推进轻量级UPF N4接口与5G核心网对接验证方面所做的工作，从技术层面证明了N4接口开放的可行性，进而说明了3种面向行业的5G应用部署模式，并结合实际案例进行分析。最后针对当前存在的问题，提出了在推进N4接口开放层面的工作展望，推动UPF服务化能力进一步释放，助力5G赋能垂直行业。
在云网融合的背景下，传统中心云业务在用户边缘位置无法满足超低时延、高带宽、高安全等业务需求现象。为解决此问题，首先对5G网络向边缘云分流方式和分流策略智能化进行研究；其次，对边缘云网融合的算力需求定制化和异构化进行深挖；最后，通过验证和归纳总结，制定出一整套综合解决方案解决或缓解边缘计算应用网络延迟和算力异构化问题的方法和流程。通过验证表明，以上方案达到了降本增效、提升业务质量、提升用户访问业务感知的目的。
面向2035：数字化背景下管理的终结与重生——由控制劳动向解放劳动管理范式转变
新时期的高校图书馆数字化转型策略研究等。
红色旅游资源数字化保护：理论认知与技术路径
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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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