雨衰减严重影响第5代（the 5th Generation，5G）移动通信系统性能．在路径长度小于1 km的 短距离链路情况下，现有雨衰减预测模型调整因子大于1，导致预测雨衰减随路径变短而增大，无法支撑毫 米波短距离链路系统设计．通过分析国际电信联盟无线电通信部（Radiocommunication Sector of International Telecommunication Union，ITU—R）短距离链路雨衰减试验数据，发现湿天线衰减与路径雨衰减相当， 得到毫米波短距离链路必须考虑湿天线衰减的结论．建立了湿天线衰减与降雨率的关系模型，分频段对模型 参数进行了拟合，拟合结果与实测数据吻合得较好．提出了考虑湿天线衰减的短距离雨衰减建模新思路，可 解决短距离雨衰减预测问题．研究结果有助于提高5G毫米波系统余量设计的可靠性．
第五代（the 5th Generation，5G）移动通信共存分析需要传播模型的支撑，地物附加损耗模型 是其中非常重要的一个模型．首先介绍了国际电信联盟（International Telecommunications Union，ITU）提 供的统计地物附加损耗模型，并指出该模型的一些问题；然后，提出了一种确定性地物附加损耗预测模型，该 模型主要考虑建筑物对传播的影响，通过预测过建筑物顶部的绕射、建筑物两侧的侧向绕射，并进行综合得 到确定性地物附加损耗预测模型．本文提出的地物附加损耗预测模型可为5G系统的共存与兼容研究提供 传播模型支撑．
阐述了 5G 系统毫米波焦点频段（26 GHz 频段）全球频谱划分与现有应用概况,对全球研究 动态与主要国家和地区的初步观点进行了梳理与总结。 结合本频段现有无线电业务应用情况,重点 剖析了开展频谱兼容性研究的关键场景、研究方法与主要挑战。 最后,对 5G 系统有助于兼容共存 的特征进行了归纳,为后续研究指明了方向。 相关内容可为该频段 5G 频率规划提供借鉴
智能家居市场分析及未来发展趋势与前景
在讨论5G启动背景、现阶段基本启动状况以及ITU-R标准化路标的基础上，重点论述了5G发展方针、技术 路线及其关键技术走向等问题，最后给出了5G务实发展战略的相关思考。
Zigbee无线通信技术在智能家居中的应用
伴随着 ＬＴＥ 等第四代移动通信技术的商业化应用，对于下一代通信技术（ ５Ｇ） 的研究也已经悄然展开。 相较于 ４Ｇ 网络，５Ｇ 将带来更高的峰值速率体验、高密集用户连接的优质服务、泛在网络互联互通、更优质的用户访问 体验以及实时而可靠的网络连接。 但是在对这些即将出现的特性充满期待的同时，也需要尽早地预见到与之伴随的、 可能的安全问题。 通过介绍和分析 ＭＥＴＩＳ 和 ＩＭＴ－２０２０（ ５Ｇ） 推进组所提出的 ５Ｇ 概念和架构，从而找出可能会出现的 ５Ｇ 安全问题，并提出了与其相对应的 ５Ｇ 安全研究的方向和方法。
结合 5G 独立组网与 5G/LTE 联合组网下的网络架构的不同选项的特点，分析了 5G 网络初始部署时的架构选 择策略，并进一步分析了未来迁移到独立网络架构的必要性以及基本原则。在此基础上，对 TR38.801 提供的各 种迁移途径进行了分析和说明，从而全面了解 5G 初期部署和后续迁移的各种可能性
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
具身智能的定义:一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。
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0 延迟要求高:典型要求百微秒级读取延迟以满足数据分析、模型训练等应用的需求因元数据瓶颈，现有系统延迟在毫秒级，如 Ceph
在企业数字化转型和政府数字化改革大背景下，数据分析带来的决策能力，已经变成每一个组织需要具备的核心能力。对于决策者来说，如何高效的看见和理解数据，并基于数据快速做出决策和指挥，也越来越成为一个基本要求。因此，数据分析的可视化逐渐成为普遍需求，由此进一步演进到数据李生技术，构建和物理世界一一映射的数字孪生体，
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