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_分析物联网技术在智能交通中的应用

在社会经济可持续发展的过程中,各行各业顺应着时代变迁高速、高质的发展,中国交通运输业就是其中的代表。 在 物联网与大数据时代,各种高效的管理应用模式逐渐服务于交通管理。 物联网从理论知识渐渐成为交通管理的重要基石,如提高信息管理、自动化水平、交通运输业的建设中物联网起着重要的作用。 本文结合物联网发展的总体环境,对物联网在智能交 通领域的具体应用进行设计,研究物联网的应用问题以及交通运输业存在的问题,并提出相应的解决方案。 以期促进物联网的发展,在智能交通中更好地利用物联网。

  • 2022-08-05
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_高速公路车路协同技术应用探讨

阐述了车路协同技术的基本概念,从智能车载技术、智能路侧技术、通信技术和云计算等方面分析了车路协同关键技术。从车辆安全辅助驾驶、最优路径导航、前撞预警、弯道车速预警等方面分析了车路协同技术在高速公路运营管理中的应用,得出采用车路协同技术可明显减少交通事故,提高道路运行效率。

  • 2022-08-05
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_夯实智慧道路数字底座,构建车路协同新体系

车路协同时代的智慧道路数字底座是一种新型的交通信息基础设施,新基建政策的出台对实现国家生态化、数字化、智能化和高速化转型有着极为重要的意义,对夯实智慧道路数字底座、构建车路协同新体系也有着深远的影响。

  • 2022-08-05
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_基于车路协同的车联网体系架构及关键技术分析

V2X(车联网)是为提升汽车智能化水平和自动驾驶能力、改善汽车驾乘感受、提高交通效率,而借 助信息和通信技术,构建的车与车、车与路、车与人、 车与服务平台的全方位网络连接[1]。

  • 2022-08-05
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_基于车路协同技术的智能交通下多匝道协同控制算法

为提高智能交通下多匝道协同控制能力,提出基于车路协同技术的智能交通下多匝道协同控制算法。构建智能交通下路网均衡配置模型,采用分区块化网格划分方法实现多匝道协同参数解析和融合控制,结合车路协同参数调节的方法,构建多匝道协同控制目标函数,通过交通网络的流量参数分析,实现对多匝道协同规划和路径优化设计; 采用车路协同技术实现对多匝道协同规划和智能控制,实现多匝道协同空间规划设计。仿真结果表明,采用该方法进行多匝道协同控制的交通规划能力较好,交通流量控制能力较强,缩短了车均延误时间。

  • 2022-08-05
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_基于单片机的智能交通灯的设计

文中介绍一种依据等候红灯小车数量来改变信号灯通行时长的智能交通系统的设计方法。利用红外障碍探测技术采集小车数量,并传送到以 51 单片机为核心控制器的交通灯控制系统中,通过编写的内部算法程序将小车数量转换为绿灯通行时长。软件仿真和开发板实践表明,该设计可以实现交叉路口交通灯时长的实时动态控制。

  • 2022-08-05
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_基于移动边缘计算的车联网缓存策略研究

针对车联网中数据流量爆炸式增长而引起的业务响应时延过高的问题,提出了一种基于移动边缘计算 的蚁群模拟退火算法缓存策略(ACSAM)。 首先,在基于 5G 的车—边—云协同系统架构下,以最小化内容下载 时延为目标,建立了通信计算模型;其次,采用蚁群算法构造了使内容下载时延最小的局部最优解;最后,使用模 拟退火算法对局部最小下载时延进行扰动,并以一定概率接受新解,从而得到全局最小下载时延,即保证了内容 被预缓存在最佳的位置。 仿真结果表明,在车—边—云协同架构下,ACSAM 缓存策略可显著减少传输冗余,降 低下载时延。

  • 2022-08-05
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泰通信行业周报:公有云市场快速发展,云网融合趋势显现

泰通信行业周报:公有云市场快速发展,云网融合趋势显现,泰通信行业周报:公有云市场快速发展,云网融合趋势显现

  • 2022-09-09
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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