5GeMBB空口时延分析与增强技术研究

为进一步增强面向eMBB场景的空口时延性能，从5G NR的空口设计、物理层关键技术入手，分析了eMBB场景下的5G NR空口时延，并提出一种基于TDD/FDD协同的上行增强技术，最后通过Ping业务时延分析为例，给出在3GPP模型假设下的4G LTE、5G NR和采用上行增强技术后的5G NR的时延对比，论证了所提方案的可行性和有效性。

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移动终端可信执行环境自动化安全测试方法研究

随着移动互联网的快速发展，移动智能终端在我国迅速普及，智能手机承担了各种与用户切身利益相关的敏感功能，其安全性也面临着前所未有的挑战，普通的移动智能终端系统已无法满足人们对于安全性的需求。从ARM架构的TrustZone[1]技术应用开始，独立于Rich OS运行的可信执行环境（Trusted Execution Environment, TEE）逐渐成为了人们广泛认可的移动终端安全增强方案。

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一种5G上行链路增强技术解决方案

今年世界移动大会的主题是“智联万物”，“智联万物”标志着一个新时代的来临，人们能够随时随地获享受高度契合时代背景的个性化体验。5G技术具有高速性、灵活性及敏捷性，能够提供远比现在更加可靠的服务与性能，与人工智能、大数据、物联网等新技术深度融合，与工业制造、产业互联网充分结合，将为信息通信、社会管理、产业升级、文化生活等领域注入更多的智慧元素，成为智联万物背景下网络变革的使能器和社会变革的加速器。

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旅游者对目的美食形象感知及行为意向影响因素研究——以成都市为例

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饮食类节庆的旅游开发研究

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美食旅游游客的体验价值对其行为意向的影响研究

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泉州古城美食旅游品牌基因选择研究

泉州古城美食旅游品牌基因选择研究美食与旅游

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基于物联网技术的我国智慧旅游产业发展研究

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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

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风电功率预测大模型及不确定性溯源研究

功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。风电装机规模快速跃升，而预测精度提升相对滞后，预测误差对电力系统的冲击持续放大。突破预测精度瓶颈，成为保障新能源电力系统安全运行的关键。

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重力储能-长时调节新支点2026固体重物重力储能产业发展观察报告

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