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5G无线通信系统信道建模的现状和挑战

研究第五代(the 5th Generation,5G)移动通信场景下的无线信道新特征及其对5G关键使能 技术的影响是当前亟待开展的工作.文章从5G应用的主要场景和其中部分关键使能技术出发,基于国内外 相关文献调研结果,阐述了以高频段通信、大规模天线阵列和终端直接通信技术为背景的无线信道建模的主 要需求、当前进展、存在的挑战并指出未来5G信道建模理论发展的五个主要趋势,可能的研究成果将为相 关算法在5G连续广域覆盖场景、热点高容量场景、低功耗大连接场景和低时延高可靠场景下的匹配设计和 准确性能评估打下坚实的基础.

  • 2021-06-28
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新基建下的工业互联网安全之道

标题 新基建下的工业互联网安全之道 作者 汪凡@360企业安全集团工业及车联网安全事业部总监 标签 工业互联网安全 基础设施安全 安全建设 简介 新基建下的工业互联网安全之道 互联网改变了工业新的供给侧模式,倒逼企业内部信息化及安全建设。新基建、新的发展模式,在此情况下,工业互联网如何发展,360基于工业安全大脑提出了一体化的安全监测和保障体系,通过服务的形式,为客户提供安全防护和保障。

  • 2021-06-28
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物联网环境下企业组织管理特征、问题与方法

物联网环境下企业组织管理特征、问题与方法

  • 2021-06-28
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5G边缘计算环境下资源效用与隐私保护权衡的服务迁移方法

5G边缘计算环境下资源效用与隐私保护权衡的服务迁移方法

  • 2021-06-28
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盾构掘进数字化实验平台研究与应用

针对数字化实验技术在我国盾构装备设计与施工管理过程中应用不足的现状,文章以开发盾构掘进 数字化实验平台为出发点,在论述盾构掘进数字化实验技术重难点及其研究现状的基础上,对其所涉及的参数化地 质力学建模、参数化刀盘刀具建模与分析、盾构掘进总载荷分析、界面支护力与岩土变形分析、刀盘系统掘进过程全 物理数字化仿真等五大关键技术进行了系统分析。最后,结合工程实例对比分析数字化实验结果与工程实测数据, 验证了模型的科学性与合理性,能够为盾构设计、制造及施工提供参考。

  • 2021-06-28
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物联网移动感知中的社会关系认知模型

会关系量化是物联网移动感知服务的基础,涉及时问、空间和行为等多种决策因子,对此借助社会网络 理论,提出一种面向物联网移动感知的节点社会关系认知模型:(1)从多个角度推理和评估社会关系的复杂性和不 确定性,分析物联网移动感知中节点社会关系的时空特性,(2)综合考虑影响社会关系的多种要素.引入位置因子、 交互因子、服务质量因子和反馈聚合因子对移动节点社会关系进行合理量化,克服已有毒化模型中决策因子单一、 计算结果具有较大局限性的缺点,(3)通过信息熵和粗糙集理论确立各个决策因子的权重分配,克服已有权莺分配 中存在的主观性、动态适应性差的问题.模拟实验结果表明,与已有方法相比,该认知模型具有更好的动态适应性 和预测准确性.

  • 2021-06-28
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刚刚,神舟十二与天和完成对接!在太空享受全WiFi智能家居是什么体验?

通过天地通信链路和视频通话设备,神舟十二号的飞行人员已经能够实现空间站与地面的双向视频通话和收发电子邮件,并可借助视觉监视系统实现太空监测,还能通过手持终端实现类似智能家居的控制。

  • 2021-06-28
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复杂产品制造精度控制的数字化方法及其发展趋势

汽车车身、发动机等复杂产品通常要经历数十道乃至上百道加工工序,零件毛坯偏差、机床误差、夹具定位误差以及 操作、环境等因素引起的误差在制造过程中传递和累积形成产品综合偏差,并最终影响产品整体性能和市场竞争力。面向工 艺设计的线外质量控制,根据产品结构和质量要求,确定制造过程工位布置以及工艺参数;面向工艺过程控制韵线内质量控 制,则根据制造过程中所出现的尺寸偏差问题,确定尺寸偏差根源并采取相应工艺控制措施,两者相辅相成共同推动制造质 量的提升。数字化方法是实现产品制造精度控制的关键。结合汽车车身、发动机制造精度控制的理论研究和工程实践,阐述 复杂产品制造精度控制的科学内涵和技术要点。基于描述多工位制造过程偏差产生、传递、累积与湮没的偏差流理论,提出 复杂产品制造精度数字化控制的总体框架。从数字化工艺设计和数据驱动的工序控制两方面,总结和归纳面向线外质量控制 的产品制造工艺数字化设计方法和面向线内质量控制的复杂产品制造工艺过程控制方法。针对高端装备和高性能产品的制造 需求,展望了复杂产品质量控制的发展趋势。

  • 2021-06-27
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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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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