边缘计算由于近距离部署可提供边缘智能服务，在车路协同中能够发挥极大的作用，特别是随着机动车数量增长交通压力猛增的情况下，通过边缘计算的实时信息快速分析，能够为交通管理效率带来更大的提升。以车路协同实际场景建设中的边缘计算节点为例，分析车路协同系统的设计架构并对边缘计算节点的具体建设方案进行分析
V2X 通信技术是支撑智能汽车与智能交通的技术之一，随着人口基数的增长，我国的汽车数量也在不断增长。数量的发展也就使得技术提升显得十分重要。
随着5G 信息时代的到来，作为推动我国信息时代发展的重要科技，5G 技术能够增强物质之间的信息互联，有效解决城市智能交通中存在的众多管理和应急难题。基于此，文章将通过分析智能交通中5G 技术的概况及特点，并总结相关实际应用与措施。
近日中兴通讯发布边缘计算服务器，实现边缘人工智能。在 2019 年 MWC（世界移动通信大会）上，中兴通讯发布了 ES500S MEC 服务器，搭配 Intel处理器并配合 AI，在边缘侧具有很强的神经网络推理能力，大幅提升边缘计算的处理能力。
2 0 2 0年 4 月 8 曰，中国移动、中国联通和中国电信联合召开线上发布会，正式发布了《5G 消息白皮书》。 《白皮书》阐述了5G 消息的核心理念，明确了相关业务功能及技术需求，提出了对5G 消息生态建设的若干构想
当前，系统设备商和移动运营商热烈讨论的一个热门话题之一就是下一代移 动网络 5G 的发展情况。5G 已有几个候选技术，未来肯定会有一些概念被定义到 这个新标准里。Ovum 智能网络首席分析师 Dimitris Mavrakis 在本文里简单介 绍下了这几个候选技术，并分析了各项技术的面临的机遇和挑战。
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为深入贯彻党中央、国务院关于建设网络强国的战略部署，加快全区 5G 网络建设， 有力推动数字经济发展，提升经济社会发展信息化、数字化水平，现就加快推进全区 5G 网络建设制定如下政策。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识，通过海量数据的知识化集成，可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式，也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。
在这项工作中，提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架，它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段，我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性，并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段，提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率，并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据，我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策，以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较，基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集，我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果，从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下，建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义，展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划，降低了成本并提高了盈利能力，同时还提高了客户满意度。
本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。
山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告，山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告
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