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AI/ML在无线通信系统中物理层的应用

随着近些年现代计算与数据存储技术的迅猛发展,人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术也随之广泛地应用于人们的生产生活中,其中最关键的机器学习(Machine Learning, ML)技术也为解决很多无法建立数学模型的难题提供技术支持。因此,研究人员很自然地也希望把AI/ML技术引入到无线通信系统中来解决传统接入网中的技术难题。事实上,无线接入网中有很多地方无法用严格的数学模型加以准确地描述,尤其是在无线接入侧的高层,同时无线接入网每时每刻也会产生海量的数据需要分析,这也大大增加了系统设计的复杂度。当下一代通信6G被定义为超通信时代后,无线接入网的高层又承担了更多业务层面的功能,比如对数据包的分类,识别等,这些功能需求均比较适合AI/ML技术进行处理。

  • 2021-12-01
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面向6G需求的算力网络技术

首先阐述了6G时代中算力网络存在的意义,并简要说明了算力网络分层结构,然后,结合算力网络(CPN)控制技术,详细说明了分布式控制及集中式控制的工作原理,并对算力网络中的异构计算资源纳管进行了描述,最后详细分析了整个算力网络分层架构中各层的作用及构成,并对算力网络未来的发展进行了总结与展望。

  • 2021-12-01
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未来6G网络内生智能的探讨与分析

将机器学习技术应用到未来6G网络使其具备内生智能,是未来移动通信系统发展的重要趋势之一。对将机器学习技术引入到6G网络的必要性、可行性进行分析,并给出了一种网络内生智能的方式。同时对网络内生智能所引发的机器学习建模问题、模型部署/更新问题、如何应用强化学习的问题、以及标准化问题进行了探讨。这些问题需要在无线网络内生智能化进程中被关注和进一步研究。

  • 2021-12-01
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《中国制造2025》重点领域技术路线图-191页

制造业是实体经济的主体,是国民经济的脊梁,是国家安全和人民幸福安康的物质基础,是我国经济实现创新驱动、转型升级的主战场。世界银行统计数据显示,2010 年以来,我国制造业增加值连续五年超过美国,成为制造大国,一些优势领域已达到或接近世界先进水平。然而,与发达国家相比,我国制造业创新能力、整体素质和竞争力仍有明显差距,大而不强。因此,实现从制造大国向制造强国的转变,是新时期我国制造业应着力实现的重大战略目标。

  • 2021-12-01
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面向6G的去中心化的人工智能理论与技术

去中心化网络架构和原生AI能力是未来6G网络的两个重要发展趋势,现有的依赖于云端服务器或者终端的中心化的AI模式将难以支持6G网络下多终端、多节点的分布式智能协作需求,这种新型的去中心网络环境给AI在模型的训练、数据的采集和处理、模型的部署和推理等方面带来了新的挑战,针对6G网络去中心化计算环境中海量终端设备异构、计算能力差异大、通信网络条件动态变化等特点,分析去中心化的人工智能发展趋势及相关的理论与技术,并提出相关的前瞻性的技术挑战和研究方向。

  • 2021-12-01
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互联网 大数据:基层协同治理的数字转型——基于中韩两国“科技战疫”的案例分析

互联网 大数据:基层协同治理的数字转型——基于中韩两国“科技战疫”的案例分析

  • 2021-12-01
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基于网络大数据研究逍遥散治疗肝纤维化的作用机制

基于网络大数据研究逍遥散治疗肝纤维化的作用机制

  • 2021-12-01
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基于大数据的船舶动力装置全寿期综合保障系统设计

基于大数据的船舶动力装置全寿期综合保障系统设计

  • 2021-12-01
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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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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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