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MSK数字化调制解调技术研究

软件无线电是现代通信技术的重要研究领域和发展方向。目前,软件无线电发展的瓶颈是硬件性能和信号处理中巨大的计算量之间的矛盾。因此,进行深入地理论研究,提出新的解决方案和计算量小的信号处理算法,特别是调制解调算法,对软件无线电技术的完善和应用有着显著的意义

  • 2021-04-15
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秀方案售前管理体系构建方案

当前,数据成为继土地、劳动力、资本、技术之后最为活跃的生,产要素,数据流带动资金流、人才流、技术流、物资流,成为推动经济高质量发展和人民生活改善的基础性、战略性资源。大数据作为以海量、多维数据作为关键生产要素,以大数据技术产品和应用为核心内容的新兴技术和产业,是推动生产方式变革、生产关系再造和生活方式改变的重要抓手,是实现稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用。在党中央、国务院的高度重视和系列政策推动下,“十三五”时期,我国大数据从无到有,市场规模持续扩大,行业应用快速推广,大数据发展水平逐渐成为衡量国家和地方综合实力的重要标准之一。当前,我国正处于从“十三五”时期结束、“十 四五”时期开局的关键发展阶段,开展大数据发展水平评估可以为国家和地方总结“十三五”时期大数据发展成效经验、研判“十四五”时期大数据跨越式发展方向路径提供参考。

  • 2021-03-30
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2019科创独角兽研究报告

本次研究采用了宽口径的独角兽定义,即截至2019年上半年估值大于10亿美金的未上市企业。在成立年限上不作限制,成立年限大于10年的“超龄”独角兽也包含在内。独角兽企业统计仅包含发生过对外融资的企业,部分企业估值基于市场公开信息推测整理。科创企业是指需要长期研发投入、持续积累形成原创技术、具有较高技术门槛和技术壁垒、难以被复制和模仿的企业,重点关注以人工智能、航空航天、生物技术、光电芯片、信息技术、新材料、新能源、智能制造等为代表的高精尖科技。我们聚焦医疗健康、新一代信息技术以及高端制造这三个当前已经诞生较多科创独角兽的行业,将中美科创独角兽的布局特点进行对比分析,进而深入研究“硬科技”领域中的科创独角兽企业发展趋势。

  • 2021-03-29
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未来城市图景智慧城市进化之道

基于“云-边-端"的技术架构构建支持分布式、多中枢联动的智慧中台则成为新的解决方案。通过把非标准化的能力和组件变成相对“标准化"的能力对外输出,将大小系统和应用无缝连接在一起,为城市管理者、服务提供者、市民等生态源源不断输送价值。支撑城市运行的有大脑、也有小脑,有中心脑、也有边缘脑,是分布式智能。

  • 2021-03-29
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工业互联网数据安全白皮书(2020)-

数据处理的安全是指如何有效的防止数据在录入、处理、统计或打印中由于硬件故障、断电、死机、人为的误操作、程序缺陷、病毒或黑客等造成的数据库损坏或数据丢失现象,某些敏感或保密的数据可能不具备资格的人员或操作员阅读,而造成数据泄密等后果。

  • 2021-03-26
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腾讯研究院WeCity未来城市智慧城市进化之道

后城镇化的内涵、特点: 后城镇化正进入大城市向大都市圈发展的新阶段将渐形成大都市圈和国家级城市群引领全国发展的新格局,大都市圈、城市群成为主要发展载体。 后城镇化正从空间的城镇化向人的城镇化转变后城镇化的核心是人的城镇化,由空间城市化向人口城市化转变。 后城镇化是城市化与数字化的深度融合粗放的城镇化发展模式将难以为继,智能交通、节能建筑、电子政务、电子商务、数字医疗以及安防等都将获得快速发展。后城镇化将围绕更智能的宗旨推进高质量和高效率的城市化,数字化是未来城市发展的核心动力。

  • 2021-03-24
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未来城市图景WeCity-智慧城市进化之道

新技术为未来城市打开新空间,提升传统空间利用率,拓展新的空间虚拟场景,融合现实空间和虚拟空间。在农业时代、工业时代、信息时代、智能时代,数字技术逐渐成为城市的新生命线,全球掀起了以数字技术为核心的新一轮城市变革。

  • 2021-03-24
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大数据白皮书

即将过去的2020年是历史发展进程中极不平凡的一年。世界正经历百年未有之大变局﹐特别是突如其来的新冠肺炎疫情为各行各业带来了前所未有的挑战。然而,危机之中,数字化技术驱动的技术和产业变革仍加速发展,大数据技术、产业和应用逆势而上,数据的作用在助力疫情防控和复工复产中大放异彩,“数据驱动”的价值更加深入人心。

  • 2021-03-23
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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