政府部门的大数据能力研究_基于组织层面的视角

2021-06-29
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面向5G应用的massive+MIMO信道建模研究

第五代（the fifth generation , 5G）移动通信系统将在 2020 年左右使用。5G 系统的目的是为任何人和任何事物提供随时随地的连接。针对 5G 的应用，大规模多输入多输出通信就是其中最重要的关键使能技术，与此同时大规模天线阵列技术（Massive MIMO）引入了新的传播特性，并对 5G 信道建模提出了特定的要求。考虑到信道模型对于系统设计和性能评估是必不可少的，迫切需要覆盖各种 5G 技术和场景的精确和高效的信道模型。因此本文研究了针对 5G 应用的无线信道新的特征，提出适合 Massive MIMO 信道传播特征的二维（2D）随机信道模型，最后对 3D MIMO 信道建模提出了改进方法。

2021-06-28
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数字化转型对产业融合发展的空间效应——基于省域空间面板数据

采用我国31个省份2011—2（）18年有关空间面板数据，从数字化转型的劳动力投入、资本投入、创新平台投入和环境投入等维度，基于柯布一道格拉斯函数建立数字化转型对产业融合发展的空间效应理论模型。分析发现（1）整体上我国产业融合度不高，具有较强的区域差异，北京、上海两地产业融合发展程度较高，其他省份的产业融合发展程度较低。（2）产业融合发展和数字化转型的要素投入均具有显著的空间正相关关系和全域空间集聚特征。（3）数字化转型的各投入要素对于产业融合发展均有正的空间促进作用，对领近地区具有空间联动和空间外溢效应，其中环境投入具有阴影效应，资本投入具有标杆效应。最后根据研究结果，提出构建合理的域间域内产业格局和优良的数字化创新生态环境、增强人才研发能力和引导创新资本参与等促进产业融合发展的对策建议。

2021-06-29
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5G切片中高速通信技术研究

5G切片中高速通信技术研究，如何实现即时通讯

2021-06-28
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专利视域下广东制造业品牌竞争力提升路径--基于广东智能制造专利地图的研究

智能制造已成为世界工业发展大趋势，对长期处于中低端的广东制造业而言，把握新一轮产业变革机遇，以技术创新推动制造业向智能制造方向发展，是促进产业升级与提升品牌竞争力的重要路径。同时，在知识经济时代背景下，以知识产权为核心的品牌竞争与市场竞争趋势凸显，专利作为企业品牌竞争力的来源，对提升企业市场竞争优势具有重要作用。因此，本文基于专利地图法，从专利视角分析广东智能制造领域技术发展与企业经营的现状与特征，并针对其共性问题提出对策，由此为广东制造业品牌竞争力提升路径提供参考。

2021-06-28
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家电企业的智能制造应用研究

本文首先阐述了 H 公司面临的问题和进行智能制造产业升级的背景和目的。对近年来智能制造理论研究现状进行综述，在研究美国的智能制造联盟的发展目标以及德国的工业 4.0 革命的内容和机遇后，对智能制造的现状和未来发展趋势进行了系统分析。

2021-06-25
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基于5G的智慧校园专网建设

可管、可控并能提供主动智能服务的网络是未来智慧校园发展的基础，５Ｇ的高带宽、低时延、广连接技术特性与网络切片、边缘计算等技术相结合，有效解决传统数字校园中网络重复部署、数据存储的安全隐患、无法灵活应对业务需求、校园智慧性不足等问题。基于５Ｇ构建边-云融合的教育专网，将集中在远端云中心的服务从“核心”下沉到“边缘”，边缘计算和云计算相互协同既保障学校网络的服务质量和数据存储的安全，还使学校能灵活应对业务变化，高效利用学校大数据真正实现智慧教育。

2021-06-28
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_数据治理技术

随着信息技术的普及,人类产生的数据量正在以指数级的速度增长,如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构（企业或政府部门）的数据作为战略资产来管理,需要从数据收集到处理应用的一套管理机制,以期提高数据质量,实现广泛的数据共享,最终实现数据价值最大化.目前,各行各业对大数据的研究比较火热,但对于大数据治理的研究还处于起步阶段,一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性；其次,对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析,并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计；在此基础上,提出了大数据 HAO 治理模型.该模型以支持人类智能（HI）、人工智能（AI）和组织智能（OI）的三者协同为目标,再以公安的数据治理为例介绍HAO 治理的应用；最后是对数据治理的总结和展望

2021-06-25
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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

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2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。