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Omdia5G数字世界-建于芯片之上

2020 年注定是不平凡的一年,在这一年中,全球许多运营商在政府的推动下,展开了竞争更加激烈的 5G 网络大规模商业部署以及垂直行业应用试点。一场蔓延全球的 COVID-19 疫情,不仅延缓了 5G 网络与互联世界的快速发展进程,也对全球消费者的使用习惯产生了深远的影响。同时,也让我们有更多的时间,从另外的角度对未来 5G 和互联世界进行更深层的思考。

  • 2021-04-17
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对企业大数据浪潮下内部信息系统控制风险的思考

对企业大数据浪潮下内部信息系统控制风险的思考

  • 2021-09-28
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HBase中面向多源异构时序数据的高效能存储策略研究

随着物联网、5G 和人工智能等技术的发展,在类似于网络安全态势感知、智能制造、智慧城市这样的综合性信息应用系统中,对不同来源的异构时序性日志数据的需求呈现爆炸式增长。传统数据库系统无法应对这些海量异构数据的统一存储要求,HBase 作为一种分布式列族数据库,因其具有良好的可扩展性,可以解决该类应用场景中的海量数据存储问题。目前 HBase 所采用的分区存储机制以及相关负载均衡策略,能让各 RegionServer 上 Region 数目大致相同,但各 Region上数据访问请求不均等,容易引发数据负载倾斜问题,从而极大地影响其读写性能,无法有效的应用到上述应用场景中。

  • 2021-07-01
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数字化微喷射技术制备聚合物薄膜电阻

:开展了微流体数字化技术制备聚合物薄膜电阻的研究。搭建了聚合物薄膜电阻按需喷射制备系统,将聚乙撑二氧 噻吩/聚苯乙烯磺酸(PEDOT/PSS)聚合物以13.4%的最佳重叠率,按需喷射到RC(Resin—Coating)相纸表面,由聚合物 液滴形成的薄膜在相纸表面毛细作用下迅速干燥形成薄膜电阻,并通过退火处理进一步降低薄膜电阻的阻值。实验研 究了系统参量对聚合物液滴直径的影响,并通过改变薄膜电阻的行数、列数和层数以及退火处理的条件,制备了阻值为 3.5~23.2 MQ的薄膜电阻。实验显示薄膜电阻阻值和行数近似线性关系,并且随着制备列数和层数的增大而减小,退 火处理可以使薄膜电阻的阻值降低lo%~40%。以相同制备参数和退火条件制备的薄膜电阻具有较好的一致性,薄膜 电阻的阻值随温度的升高而减小并趋于稳定。实验结果表明,基于微流体数字化技术制备聚合物薄膜电阻具有工艺简 单、成本低廉、电阻电学性能优越等优点。

  • 2021-06-28
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微电子组装工艺参数优化研究

工业4.0和智能制造带动了制造业的转型和升级,工业4.O的特征是多品种小批量 的定制生产,根据定制产品,能快速、智能化调整和设置制造工艺和设备的参数。微 组装工艺技术包含着大量的输入参数,这些参数与输出之间具有复杂的非线性关系, 在实际生产过程中,往往需要大量的实验进行多次调整修正才能最终确定满足要求的 工艺参数,不能智能制造。因此,通过对实际微电子组装工艺参数的分析和研究,建 立微电子组装工艺专家系统,是实现微电子组装智能制造的基础。

  • 2021-06-28
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基于大数据的子母穿梭车式密集存储系统的优化调度研究

研究在大数据环境下 ,提高子母穿梭车式密集存储系统进出库作业调度效率的方法 . 首先采用大数据技术实现对大量原始仓储数据的预处理 ,为储位分区 、销售预测提供数据支 持 .在此基础上 ,通过整合货品信息 、客户信息等数据 ,计算货物存取频率 ,对货位分配进行优 化 ,实现动态高效的储位分配 .挖掘升降机和子母穿梭车的实际运动特性 ,确定穿梭车存取货 作业行程时间的基本规律 ,据此建立偏差小 、性能良好的进出库作业调度模型 ,设计混合粒子 群算法求解模型 .开发基于 PyQt5 技术的智能仓储系统 ,将货位分配与作业调度功能实时应 用 .实例分析表明 :不同订单任务下 ,混合粒子群算法解决了基本粒子群算法容易陷入局部最 优的问题 ,体现出较好的鲁棒性 ,能够有效提高子母穿梭车式密集存储系统进出库作业效率 .

  • 2021-06-21
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AI设计下的文本视觉问答技术

目的 分析基于 AI 设计的文本视觉问答模型的有效性,旨在利用 AI 设计更好地指导当前 AI 模型的构建,提升模型效果和用户体验。方法 以传统文本视觉问答框架为基础,结合 AI 设计改进当前模型。具体包括加强基于场景设计原则的关系挖掘,根据不同理解层次需求的答案关键词预测,并对模型被投入应用所将面临的问题的分析。结果 基于 AI 设计完善模型可进一步提升模型效果;同时,通过 AI 设计对不同年龄认知差异的建模可指导回复生成,提升整体用户体验。结论 通过理论分析和实验对比,可以得出 AI 设计是 AI 技术投入到应用的一个重要步骤。基于 AI 设计对模型进行重构,可提高当前模型的效果,解决 AI 技术落地中将面临的用户体验问题,满足不同人群的需求。

  • 2021-04-22
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阿里云物联网平台的混流泵房远程监控系统设计

针对大型农业园区混流泵房较为分散、可控性和可观测性低等问题,设计并实现了基于阿里云的混流泵房远程监控系统。系统以STM32F429为主控芯片,ATK—M751模块为主要通信模块,利用多种环境监测传感器和霍尔转速传感器实时采集混流泵房的环境以及混流泵转速。系统通过MQTT协议实现设备与阿里云物联网平台的数据交互。用户能够通过Web端或者智能手机APP对混流泵房的室内气态环境以及混流泵转速进行实时监测,并能够实现泵房远程控制,为农业园区分散的混流泵房工作环境监测以及远程控制提供了一个有效解决途径。

  • 2021-04-25
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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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