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基于深度学习的传感云sink节点最优能效SWIPT波束成形设计_王哲

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  • 2021-07-19
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基于深度学习理论的原电池探究设计_孔维锋

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  • 2021-07-19
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联合随机性策略的深度强化学习探索方法_杨尚彤

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  • 2021-07-18
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_工业互联网标识解析体系安全

联网域名系统(DNS) 工业互联网是工业体系和互联网系统融合发展产物 工业互联网需要构建标识解析体系 工业互联网标识解析体系内涵 建设新型基础设施意义重大 工业互联网标识解析体系总体框架 1.顶级节点 2 二级节点 3 产业生态 思考标识解析安全的三个关注重点 实践标识解析安全的障碍:zooko三角形猜想 A 身份安全 B 数据安全 C 行为安全 “立标准”:研究制定技术标准 “建标识”:建设标识解析体系 “用标识”:拓展标识创新应用 工业互联网产业联盟ALL

  • 2021-06-28
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微型近红外物联网节点的传感器输出数字化应用研究

物联网光谱分析技术的兴起,推动近红外光谱传感器向着微型化、数字化和智能化方向发 展。针对InGaAs焦平面数字化、智能化的发展需求,研究InGaAs光谱组件输出数字化方案。设计一种 集成自研ADC的数字化光谱传感电路,并研制了新型微型近红外光谱节点。该节点内部集成202个 有效光谱通道,波长范围为900~l 700IlIIl,光谱分辨率优于16IlIIl,波长准确性小于l m,波长重复性 优于o.3 m,节点系统信噪比约为500:l,帧扫描时间约3 ms。研究结果表明:该微型物联网光谱节点 满足近红外光谱分析实际应用需求,为传感器片上数字化输出发展和近红外光谱分析物联网应用提 供技术支持

  • 2021-06-24
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物联网环境下变电站信号可并行识别的改进帧时隙ALOHA算法

为了解决山地变电站监测信号的碰撞问题,该文首先构建山地变电站物联网监测系 统,研究传统帧时隙 ALOHA 算法并进行仿真和识别效率分析,鉴于该算法吞吐率较低、局限性 的弊端,提出改进帧时隙 ALOHA 算法。然而当监测信号量持续增大时,会导致信号识别成功率 急剧降低产生安全运行问题。因此,该文对该算法进行了二次改进,研究了可并行识别的改进帧 时隙 ALOHA 算法,搭建了变电站物联网测试平台,最后经过仿真验证,该改进算法保证了吞吐 率随着信号量增大时保持相对稳定,提高了山地变电站监测信号被成功识别的概率,保障了变电 站的安全。

  • 2021-06-24
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人工智能的新闻业综述

2017 年 3 月 5 日,“人工智能”被写入国务院政府工作报告。MIT(麻省理工学院) 科技评论杂志在此之前也曾将人工智能技术列为十大通用技术之首,人工智能技术在全球范 围受到广泛重视及运用。随着人工智能概念的第四次革命腾空出世,我们将不难预见人工智 能的发展变迁会改变包括新闻业在内的许多行业。而依旧处于媒体融合的主流趋势下的各大 新闻机构,正在追逐技术迭代的利器,致力于打造新媒介生态。显然,新闻业的“智能化” 浪潮已经酝酿。本文梳理了当前新闻领域以“人工智能”为主题的研究文章,对学者们关注 的主要焦点进行思考分析,另外简要比较了中外学者在该主题上的研究差异。

  • 2021-06-29
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人工智能主题股票的投资风险分析——基于VaR和Copula模型视角

股票市场是经济发展的晴雨表。时下人工智能兴起,相关人工智能产业发展迅 速。在人工智能大热的趋势下,越来越多普通投资者希望投资于股票市场中与人工 智能主题有关的上市公司股票,期望从中获得回报。普通投资者在二级市场参与投 资人工智能主题股票,主要有两种方式:一是直接对相关股票进行买卖;二是通过 买卖专注投资于人工智能主题股票的开放型基金。任何投资都有风险性,二级市场 也不例外。为了分析人工智能股票的投资风险特征,本文选取 2017 年 4 月 20 日 到 2018 年 11 月 20 日,共计 393 个股票交易日为样本时间段,以前海人工智能主 题混合基金、华夏沪深 300 指数基金,以及融通人工智能指数基金和其投资组合 持仓占比排名前 10 的人工智能主题个股作为研究对象,借助 Matlab、Eviews 和 Excel 等工具先通过描述统计的方法分析数据的分布特征等,再通过构建适当的 VaR 和 Copula 模型,对它们的投资收益风险和相关性进行定性和定量相结合的实 证研究。

  • 2021-06-29
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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