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前瞻产业研究院AI数字孪生发展现状应用场景及典型企业案例分析22页

数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟实体,借助历史数据、实时数据以及算法模型等,模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段。 从数字孪生的定义来看,数字孪生具有互操作性、可扩展性、实时性、保真性以及闭环性等特征。

  • 2021-06-28
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基于物联网网关的智能家居系统室内定位技术研究

基于物联网网关的智能家居系统室内定位技术研究

  • 2021-06-28
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基于Android手机的蓝牙智能家居系统开发及干扰抑制研究

基于Android手机的蓝牙智能家居系统开发及干扰抑制研究

  • 2021-06-28
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头豹研究院2021年中国智慧停车行业概览35页

一套智慧停车系统约为3万元,相较于新建停车场,在现有停车场基础上进行智慧化升级改造的成本更低、建设周期更短,是更具性价比的方案。据停开心在某四线县城的项目统计,自停车场运用智慧停车系统后,停车场车位周转率从原来 1.5-2次/天,提升至7.5-8次/天,周转率提高4倍,大大增加车位的供给量。智慧停车高效地解决停车位数量短缺的问题,未来渗透率将不断提高

  • 2021-06-28
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基于联合胞腔并发接收的5G网络节点定位算法

:当前5G移动网络节点定位算法因采用星座接收模式,难以消除定位角镜像误差,在加性高斯白噪声干扰下,易 导致节点定位精度不高,为此提出一种基于联合胞腔并发接收结构与角度估计矢量误差消除机制的5G 移动网络节点定位 算法。依据小区基站与信号发射源之间的物理距离,构建联合胞腔并发接收结构,准确接收节点信号;考虑节点与接收天 线之间的切线方向与法线方向的夹角关系,取得待测节点子信号的初步发射角度;通过计算观测角度的极大似然估计值, 建立方位角估计矢量误差消除机制,采用极大似然估计方式降低定位角度估计偏差,一旦发生精度下降现象,小区基站通 过方位角估计矢量实时获取最低水平的估计偏差,改善信道噪声对节点定位过程的影响。仿真结果表明,与 ACB算法及 CIPS算法相比,该算法可较好抵抗无线信道中加性高斯白噪声,具有更低的定位误差水平与定位时耗。

  • 2021-06-28
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发展5G的分析与建议

首先简要介绍了5G在全球的研究进展,分析了5G的需求与挑战。分享了关于5G的几点再认识,指 出5G是万物互联、连接场景的一代,电信I,I.化、软件定义、云化的一代,蜂窝结构变革的一代,承前启后和探 索的一代。然后分析了5G无线传输和网络的关键技术,简要介绍了笔者团队提出的PDMA、UUDN和虚拟 RAT等技术。特别指出了TDD在5G中的应用优势,并预测5G新空口将采用TDD模式。最后结合我国在 TD.SCDMA和TD.LTE方面的创新经验,提出了关于我国实现“5G引领”的建议。

  • 2021-06-28
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面向5G的大规模MIMO技术综述

未来第 5 代移动通信系统(5G)中无线数据业务量的爆发性增长推动着研究人员发展新的 颠覆性技术。 作为 5G 的关键候选技术之一,大规模多入多出(MIMO)在基站使用远超激活终端数 的天线,能增加一个数量级的频谱效率并大幅降低发射功率。 首先介绍了大规模 MIMO 的系统模型 和理论性能,其次分析和归纳了在信道测量与建模、信道信息获取、传输方法的研究成果,然后简述 了实验和测试进展,最后讨论了未来研究方向。 关键词:大规模 MIMO;5G;频谱效率;导频污染;

  • 2021-06-28
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基于Android和WIFI通信的智能家居系统设计

基于Android和WIFI通信的智能家居系统设计

  • 2021-06-28
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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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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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