阐述了 5G 系统毫米波焦点频段（26 GHz 频段）全球频谱划分与现有应用概况,对全球研究 动态与主要国家和地区的初步观点进行了梳理与总结。 结合本频段现有无线电业务应用情况,重点 剖析了开展频谱兼容性研究的关键场景、研究方法与主要挑战。 最后,对 5G 系统有助于兼容共存 的特征进行了归纳,为后续研究指明了方向。 相关内容可为该频段 5G 频率规划提供借鉴
智能家居市场分析及未来发展趋势与前景
在讨论5G启动背景、现阶段基本启动状况以及ITU-R标准化路标的基础上，重点论述了5G发展方针、技术 路线及其关键技术走向等问题，最后给出了5G务实发展战略的相关思考。
Zigbee无线通信技术在智能家居中的应用
伴随着 ＬＴＥ 等第四代移动通信技术的商业化应用，对于下一代通信技术（ ５Ｇ） 的研究也已经悄然展开。 相较于 ４Ｇ 网络，５Ｇ 将带来更高的峰值速率体验、高密集用户连接的优质服务、泛在网络互联互通、更优质的用户访问 体验以及实时而可靠的网络连接。 但是在对这些即将出现的特性充满期待的同时，也需要尽早地预见到与之伴随的、 可能的安全问题。 通过介绍和分析 ＭＥＴＩＳ 和 ＩＭＴ－２０２０（ ５Ｇ） 推进组所提出的 ５Ｇ 概念和架构，从而找出可能会出现的 ５Ｇ 安全问题，并提出了与其相对应的 ５Ｇ 安全研究的方向和方法。
结合 5G 独立组网与 5G/LTE 联合组网下的网络架构的不同选项的特点，分析了 5G 网络初始部署时的架构选 择策略，并进一步分析了未来迁移到独立网络架构的必要性以及基本原则。在此基础上，对 TR38.801 提供的各 种迁移途径进行了分析和说明，从而全面了解 5G 初期部署和后续迁移的各种可能性
为了研究5G网络架构演进对无线网络升级演进的影响，介绍了3GPP在5G系统设计的标准研究进曩。根据5G系 统典型部署场景和关键指标．研究了5G系统的网络架构设计和八种候选组硼方案，分忻r5G协议饯功能需求二 探讨r未来电信运营商4G和5G网络在无线接人网和核心网部署的策略及技术演进路线=|
智能家居系统的信息安全保密研究，怎样防止他人入侵
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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
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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
中服云工业物联网平台入选工信部工业互联网优秀产品、制造业与互联网融合发展试点示范项目，并获评工业互联网平台20强之一。未来，中服云将继续深耕工业物联网领域，以自主可控的平台技术赋能更多行业的数字化、智能化转型。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
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