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前瞻产业研究院AI数字孪生发展现状应用场景及典型企业案例分析22页

数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟实体,借助历史数据、实时数据以及算法模型等,模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段。 从数字孪生的定义来看,数字孪生具有互操作性、可扩展性、实时性、保真性以及闭环性等特征。

  • 2021-06-28
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基于物联网网关的智能家居系统室内定位技术研究

基于物联网网关的智能家居系统室内定位技术研究

  • 2021-06-28
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赛迪观点先进制造业百强园区30页

为了进一步推动国家级产业园区制造业高质量发展,赛迪顾问智能装备产业研究中心开展了先进制造业园区研究,选取了全国218家国家级经开区和168家国家高新区作为研究对象,建立了“五力”评估模型,从经济实力、创新潜力、融合能力、产业聚力和绿色动力五个维度,对国家级园区先进制造业综合发展水平进行了评价,旨在推动国家级产业园区构建现代产业体系,培育打造具有国际竞争力的先进制造业集群,全面塑造发展新优势。

  • 2021-06-28
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基于Android手机的蓝牙智能家居系统开发及干扰抑制研究

基于Android手机的蓝牙智能家居系统开发及干扰抑制研究

  • 2021-06-28
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头豹研究院2021年中国智慧停车行业概览35页

一套智慧停车系统约为3万元,相较于新建停车场,在现有停车场基础上进行智慧化升级改造的成本更低、建设周期更短,是更具性价比的方案。据停开心在某四线县城的项目统计,自停车场运用智慧停车系统后,停车场车位周转率从原来 1.5-2次/天,提升至7.5-8次/天,周转率提高4倍,大大增加车位的供给量。智慧停车高效地解决停车位数量短缺的问题,未来渗透率将不断提高

  • 2021-06-28
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基于联合胞腔并发接收的5G网络节点定位算法

:当前5G移动网络节点定位算法因采用星座接收模式,难以消除定位角镜像误差,在加性高斯白噪声干扰下,易 导致节点定位精度不高,为此提出一种基于联合胞腔并发接收结构与角度估计矢量误差消除机制的5G 移动网络节点定位 算法。依据小区基站与信号发射源之间的物理距离,构建联合胞腔并发接收结构,准确接收节点信号;考虑节点与接收天 线之间的切线方向与法线方向的夹角关系,取得待测节点子信号的初步发射角度;通过计算观测角度的极大似然估计值, 建立方位角估计矢量误差消除机制,采用极大似然估计方式降低定位角度估计偏差,一旦发生精度下降现象,小区基站通 过方位角估计矢量实时获取最低水平的估计偏差,改善信道噪声对节点定位过程的影响。仿真结果表明,与 ACB算法及 CIPS算法相比,该算法可较好抵抗无线信道中加性高斯白噪声,具有更低的定位误差水平与定位时耗。

  • 2021-06-28
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发展5G的分析与建议

首先简要介绍了5G在全球的研究进展,分析了5G的需求与挑战。分享了关于5G的几点再认识,指 出5G是万物互联、连接场景的一代,电信I,I.化、软件定义、云化的一代,蜂窝结构变革的一代,承前启后和探 索的一代。然后分析了5G无线传输和网络的关键技术,简要介绍了笔者团队提出的PDMA、UUDN和虚拟 RAT等技术。特别指出了TDD在5G中的应用优势,并预测5G新空口将采用TDD模式。最后结合我国在 TD.SCDMA和TD.LTE方面的创新经验,提出了关于我国实现“5G引领”的建议。

  • 2021-06-28
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面向5G的大规模MIMO技术综述

未来第 5 代移动通信系统(5G)中无线数据业务量的爆发性增长推动着研究人员发展新的 颠覆性技术。 作为 5G 的关键候选技术之一,大规模多入多出(MIMO)在基站使用远超激活终端数 的天线,能增加一个数量级的频谱效率并大幅降低发射功率。 首先介绍了大规模 MIMO 的系统模型 和理论性能,其次分析和归纳了在信道测量与建模、信道信息获取、传输方法的研究成果,然后简述 了实验和测试进展,最后讨论了未来研究方向。 关键词:大规模 MIMO;5G;频谱效率;导频污染;

  • 2021-06-28
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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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