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面向5G通信的MIMO系统检测技术研究

多输入多输出(Multi-Input Multi-Output, MIMO)技术在提升通信系统容量、 提高传输速率、改善传输质量等方面具有明显的优势,进一步挖掘 MIMO 技术的 性能优势在未来的 5G 通信中备受关注。基于正交频分复用的索引调制(Orthogonal Frequency Division Multiple with Index Modulation, OFDM-IM)技术具有能效高、 抗频偏强等特点,适用于 5G 通信中的高可靠、低功耗等应用场景。稀疏码多址 (Sparse Code Multiple Access, SCMA)技术是非正交多址技术的候选技术之一, 可以提供更多的连接数和更高的频谱效率,在 5G 通信中的海量连接应用场景方面 具有巨大潜力。

  • 2021-06-28
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北京燃气集团工业互联网安全运营平台建设与实践

北京燃气集团作为全国乃至全世界前列的单 体城市燃气巨型管网运营企业之一,近些年随着 企业业务的高速发展,北京燃气集团大力建设工 业互联网平台,该平台实现了以ERP,CRM 为核 心的经营管理类系统的IT网络和以覆盖全北京 燃气管网的SCADA系统为核心的生产运营类系 统的OT网络彼此融合,数据跨网传输,IT数据和 OT数据逐步实现互联互通,为北京燃气集团的转 型升级发挥了重要作用.然而企业的数字化高速发 展的同时也带来了巨大的网络安全风险[13],北京 燃气集团网络安全运营工作面临着巨大的挑战. 北京燃气集团始终把安全放在首位,坚持“安 全是魂、预防在先”的理念,北京燃气集团以安全 治理为核心、风险态势为导向、安全合规为基础, 借鉴国内外成熟网络安全运营中心建设经验,结 合北京燃气集团信息安全管理体系,启动了工业 互联网安全运营中心的整体规划和落地工作,建 立了责权分明的网络安全组织,部署了各类网络

  • 2021-06-28
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改进的滑模观测器与I_F起动相结合的无位置传感器控制

《中国制造 2025》明确提出加快工业伺服、新能源汽车、节能系统等健康发展,提 升制造业竞争力,以达到世界领先水平。装备制造的核心部件是伺服电机,高端伺服电机驱动控制系统的自主开发是智能制造的关键,永磁同步电动机由于具有高起动转矩,高过载能力,调速范围宽,运行可靠性高等优点而在航空航天,智能家居,数控(CNC)机床等场合广泛应用。永磁同步电动机传统的驱动控制系统通常使用位置传感器来获得转子位置信息和转速信息,这些位置传感器不仅价格昂贵而且还具有可靠性问题,不能在一些特殊场合应用。因此,无位置传感器控制成为现代电机控制领域的一个重要研究方向。

  • 2021-07-01
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船舶配电系统用嵌入式可编程控制器研究

随着德国工业 4.0 以及中国制造 2025 战略的发布,目的是实现生产业智能升级,与互联网大数据融合发展,这对处于生产制造业核心地位的控制设备以及其涉及技术提出了更高的要求。传统工业现场控制设备 PLC 由于其封闭性、对使用者有较多要求、成本高以及硬件性能不足等缺点,无法满足智能制造赋予的使命。嵌入式可编程控制器融合了嵌入式技术、传统可编程逻辑控制器技术和软 PLC 技术,实现了对传统 PLC 的突破。

  • 2021-07-01
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航天系统工程方法在智慧城市建设中的探索与实践_陈光磊

<正>系统工程学是组织管理技术,将研究的对象或工程管理问题看作是一个由很多相互联系、相互制约的组成部分构成的整体,然后运用运筹学的理论和方法以及电子计算机技术对构成系统的各组成部分进行分析、预测、评价,最后进行综合,从而使系统达到最优。智慧城市建设是一项庞大的系统工程,是一个从宏观到微观,从整体到局部,从外部到内部,从动态到静态,多层次、分系统、纵横交错的巨大网络,其宗旨是推动实现城市治理体系及治理能

  • 2021-07-01
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保持ai-半环上矩阵的Moore-Penrose逆的线性算子

研究了保持 ai-半环上矩阵的 Moore-Penrose逆的可逆线性算子,并完全刻画了保持链半环、完全分配格、n元 布尔半环等特殊 ai-半环上矩阵 Moore-Penrose逆的可逆线性算子。

  • 2021-06-27
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CSO首席信息安全官闭门高峰论坛.孙琦.构建企业信息安全指数.公开稿件

企业信息安全指数 企业信息安全指数的业务属性 企业信息安全指数的能力属性 企业信息安全指数的实战应用

  • 2021-06-25
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孙琦.信息安全管理助推企业信息化建设

守护的数字资产 面临的安全挑战 指定的安全策略 助力企业数字化建设 .上市公司监管及信息披露要求 网信办+工信部+市场监督总局+公安部+ .. =超豪华阵容

  • 2021-06-24
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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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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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