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边缘计算如何促进“互联网+”智慧能源乘风破浪?

随着产业互联网和行业数字化转型成为科技和产业界的热点,边缘计算由于其计算本地化的特点,以及与云端的协同,满足行业应用对算力的下沉部署和按需提供要求,成为产业互联网创新的热门方向,尤其随着5G与MEC的结合带来巨大想象空间,得到了广泛的关注。而能源互联网随着新能源的健康发展和国内的大量试点,也成为明确可见的发展方向,本文从能源互联网的内涵和特征分析出发,探讨边缘计算在能源互联网中得到应用的驱动力和案例

  • 2022-01-10
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智慧高速如何破局实现车联网最先商用落地

5G智能网联广泛应用于自动驾驶、智慧交通和智慧城市领域,高速公路是交通的典型场景之一,探索了5G智能网联在高速公路场景下的技术、方案和应用。通过构建“感知、通信、计算”3方面技术能力,提出了高速公路5G智能网联方案。最后介绍了典型的5G智能网联应用:高速公路物流应用和高速公路治堵。

  • 2022-01-10
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5G技术成为中国新经济的主引擎

所谓“新经济”,是指借由经济全球化浪潮所诞生的,由信息技术革命驱动、以高新科技产业为龙头的经济体系。不同于传统经济,新经济具有低失业、低通货膨胀、低财政赤字、高增长的特点。由此看来“全球化”和“信息化”是新经济发展的两大核心推动力,或可称之为“双引擎”。然而近年来贸易保护主义和单边主义趋势抬头,“逆全球化”思潮开始涌动,全球化将在一段时期内出现不确定性,尤其是后疫情时代,进出口贸易大幅回落。对于中国而言,新经济驱动的重担将落在信息技术发展的肩上,而新一代信息技术中,5G又是引领性和先导性技术。以此推论,5G技术就“历史选择性”的成为中国新经济发展的主引擎。

  • 2022-01-10
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提前揭秘5GRel-16标准重要组网技术

3GPP主导的5G标准第一阶段(Phase I)工作在2019年6月完成了最后一个版本(Late Drop)的交付,至此Rel-15标准工作全部完成,与此同时,第二阶段(Phase II)的Rel-16标准工作的第二步(Stage 2)工作也顺利按时冻结,第三步(Stage 3)受全球疫情影响,从2020年3月推迟到6月冻结。作为第一个可商用的5G标准版本,Rel-16主要面对eMBB场景,支持了全球运营商的5G商用,截止到2020年4月,全球已经有73家运营商在全球41个国家和地区推出了符合3GPP标准的商用5G服务。

  • 2022-01-10
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通信系统中的信道编码技术

通信系统是为了将信源信息高效、可靠地传送到接收端。有扰通信信道的噪声会对传输信息产生干扰,从而可能降低通信可靠性。所以,通信系统设计的中心问题是在随机噪声干扰下如何有效而可靠地传输信息。一般地,通信系统的可靠性用错误比特率(BER)来衡量,有效性用传输速率R(比特/信道符号)来衡量。

  • 2022-01-10
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应用5G超级上行技术打造优质V2X车联网网络

5G NSA网络商用至今已经接近一年,虽然全国三大运营商相继已经宣布5G已投入商用。但目前2C领域市场已经接近饱和,无法为运营商带来更多的业务收入。因此业界普遍认为5G时代更多的应用时在 2B 垂直行业领域,特别是车联网、工业互联网等领域将是5G时代新的利润增长点。

  • 2022-01-10
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5G技术进展及其在车联网应用探讨

当前,全球信息技术革命正在引领新一轮产业变革,信息通信技术创新和跨界融合速度不断加快,新应用、新业态、新模式大量涌现。5G不仅能提供更极致的体验和更大的容量,也将开启物联网时代,并渗透进至各个行业,与大数据、云计算、人工智能,开启万物互联、产业智联、跨产业融合创新的新时代。

  • 2022-01-10
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基于数字孪生的新型四工位刀架设计

针对当前普通四工位刀架无法进行刀具状态监测的问题,运用数字孪生技术进行了新型四工位刀架的设计开发。综合运用西门子NX、TIA、PLCSIM Advanced、SIMATIC NET等软件开展了新型四工位刀架机械结构设计、电气控制系统设计及MCD-TIA机电联合仿真。以新型四工位刀架换刀动作过程为例,验证了基于MCD-TIA仿真的数字孪生设计方案的可行性。进行了新型刀架样机系统的搭建与测试,结果表明:新型刀架换刀速度优于900 ms/工位,振动及温度数据采集响应时间低于50 ms。数字孪生的设计方法实现了机电产品研制过程中机械、电气、控制等多学科的并行设计,提升了各学科间信息融合的效率,有利于产品性能的迭代优化。

  • 2022-01-10
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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