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基于重复和重传的窄带物联网覆盖增强分析_张艺涵

在窄带物联网(NB-IoT)中,重复和重传能增强覆盖能力.针对随机部署的NB-IoT终端和基站,分析基于重复和重传的覆盖增强性能,导出了基站对前导码的检测概率、终端采用前导码重复传输时的检测概率和基于多频段多信道时隙ALOHA的冲突概率,分析了终端对信道的竞争成功概率、随机接入成功率和平均接入时延,针对NB-IoT划分的3个覆盖类别,对重复和重传的性能进行了仿真分析.结果表明,检测概率随前导码重复次数的增加而增加,但重复次数对随机接入成功率的影响不大;随机接入成功率随重传次数和可用信道数量的增加而增加;即使是在极端恶劣的应用场景,平均接入时延也能满足规定的最大可容忍延迟要求.

  • 2021-06-22
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医疗+互联网现状及发展趋势

2015年3月5日.上午十-届全国人大三次会议上,李克强总理在政府T作报告中首次提出“互联网+”行动计划。“互联网+”是以互联网为载体,以信息技术为手段(包括移动通讯技术、云计算、物联网、大数据等) ,与行业服务融合而形成的一种新型服务业态。现在,传统医疗产业与互联网紧密结合,形成"医疗+互联网”模式。以移动技术为代表的普适计算、泛在网络的发展与向生产生活、经济社会发展各方面的渗透,信息技术推动的面向知识社会的创新形态形成日益受到关注。

  • 2021-04-16
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清华大学人工智能发展报告

科技情报大数据挖掘与服务系统平台 AMiner 评选出过去十年十大 AI 研究热点,分别为:深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

  • 2021-04-18
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2020中国光模块行业国产光电芯片布局市场产业竞争格局研究报告

第一章:5G与数据中心带来的光模块需求增量来自哪里? 第二章:头部整合与产能东移,行业竞争格局发生变化 第三章:国产光芯片布局与突破,上游稳定性在提升

  • 2021-04-16
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把握智能家居发展机遇,推进城市数字化转型

智能家居又被称作智慧家庭,是以用户为载体,以内容为中心,融合自动控制、计算机、物联网、人工智能等技术,实现家电控制、环境监控、影音娱乐、信息管理等功能集中管理的系统性产品。

  • 2021-04-19
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基于STM32和_C_OS的家居智能防盗系统_周书友

本文设计的基于 STM32 和 μC/OS 的家居智能防盗系统采用 STM32 作为主控制器,ZigBee 大规模组网技术作为连接各个家居和传感器的桥梁,再通过 MQTT 协议连接到私有云服务器,实现用户手机 APP 的监视和控制。基 于 STM32 和 μC/OS 的家居智能防盗系统总体设计方案如图 1 所示。

  • 2021-04-19
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基于XGBoost算法的智能电网信息攻击识别模型_邬蓉蓉

智能电网在遭受信息攻击后,如何根据量测数据的变化规律,准确识别电力系统遭受的攻击类型是提高电网安全防御的有效手段,提出一种基于Extreme Gradient Boosting (XGBoost)算法的智能电网信息攻击识别模型。基于kmeans-smote设计电力数据过采样方法,对量测数据进行平衡处理,解决攻击事件样本的不平衡问题。提出最大相关-最小冗余(MRMR)特征选择方法,提取信息攻击事件最优表征特征子集,降低数据维度并提升信息攻击的识别效率。设计XGBoost分类器,对3种攻击状态和正常状态进行分类识别,采用准确率、召回率等指标评估模型的识别性能。经仿真实验验证,所提出的信息攻击识别模型显著提升了智能电网信息攻击的识别精度,且具有较好的泛化性。

  • 2021-04-20
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2020网红经济发展研究报告

2018 年以来,我们见证了我国网红经济的迅猛发展,以薇娅、李佳琦、李子柒等为代表的 各类网红层出不穷, 产业链商业模式日渐清晰, 直播电商等新业态高速崛起, 行业销售记录 不断被打破。如 2019 年双十一,淘宝顶级主播薇娅当天的带货金额超过 27 亿元,这个金 额已超过中国大多数实体购物中心一整年的销售额, 意味着网红经济时代, 实体零售渠道正 面临颠覆性的变革重构; 此外 2020 年 4 月 1 日,罗永浩高调开启抖音直播首秀, 全程累计 4665 万人观看,累计销售金额达 1.1 亿元,在小镇青年、女性群体等直播带货传统客群以 外,进一步拓展至一二线城市、中产阶级、男性等客群

  • 2021-04-19
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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

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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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。

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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。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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