联邦生态：从联邦数据到联邦智能

针对大数据时代广泛存在的数据孤岛问题，从整体入手，提出了联邦生态的基本框架，并探讨了其结构和运行机制。联邦生态以数据隐私可控为前提，以区块链技术为支撑，以联邦智能为驱动，借助联邦控制实现数据联邦化，通过联邦管理实现服务联邦化。为打破数据孤岛问题，联邦生态充分发挥了大数据和人工智能的潜力，进而为实现联邦智能提供了一种新的思路。

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隐私安全计算之联邦学习

人工智能时代兴起，数据资源成为维持相关产业的基础原料，是否能够获取相关海量数据能力成为制约产业发展重要因素。然而，由于数据安全问题、竞争关系等因素，数据在各个行业甚至公司的内部以“数据孤岛”的形式存在，随着数据隐私安全问题突出，国家管控越来越严格，先后发布《网络安全法》等法律法规，在社会层面上，用户对个人隐私数据越发重视。以往科技巨头它们通过提供基于云的AI解决方案以及API，获取大量高质量的业务和个人数据模式，在未来发展中可能受到极大的限制。为此，研究如何在保护隐私和安全的前提下，解决数据孤岛问题实现数据共享需求越来越突出，隐私计算受到极大重视，联邦学习应运而生。

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GPU在联邦机器学习中的探索

在人工智能领域，传统数据处理模式往往是一方收集数据，再转移到另一方进行处理、清洗并建模，最后把模型卖给第三方。但随着法规的完善和监控愈加严格，数据离开收集方或者用户不清楚模型的具体用途都可能会导致运营者触犯法律。为应对隐私泄漏风险，世界各国都采取了相应的措施。2018 年欧盟出台了首个关于数据隐私保护的法案《通用数据保护条例》。国内从 2009 年开始，出台了一系列隐私保护法案，数据隐私的保护正逐步严格化和全面化。

2021-12-30
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工程机械行业5G移动通信技术应用探索

5G移动通信技术在工程机械领域的智能化应用进程正在加速，结合车载以太网、CAN总线、视频、机器学习等技术，越来越多的工程机械行业单机智能化试点案例成功落地，彰显了5G移动通信技术的基础支撑作用，强化了工程机械后市场增值过程中人机交互、作业安全性、作业舒适性、作业效率、作业质量等价值。5G+工程机械的新功能、新应用、新模式方兴未艾。

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面向B5G/6G的无线电监测网建设需求初探

面向B5G/6G，为有效监管空中无线电电磁环境秩序以及快速查除各种无线电干扰源，初步探讨了当今无线电监测网应用现状及相关学术研究成果，分析了其建设需求，并结合近年来出现的各种干扰现象给出建议，为未来无线电监测网建设提供理论参考与借鉴。

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面向5G移动通信系统的本振技术研究

新一代移动通信标准致力于大幅提高数据传输速率，大规模MIMO 是5G 通信的关键技术之一，具有广阔的研究前景。在大规模MIMO 应用场景下，利用数百根天线阵列使大量的终端用户同时共享频率资源，系统中存在多路收发信道，需要多路本振信号，对本振有了些额外的要求，因此本振系统的研究成为关键之一，设计是一个难点。如果本振与收发电路设计在一块电路板上，会加重本振泄露、射频串扰等问题，针对大规模MIMO 系统的多通道设计，还会明显的增加电路板图尺寸与器件成本，为了提高性能、降低成本，我们研究外置的本振系统。本设计采用并行分配输出16 路射频本振信号，使得本振输出通道之间的隔离度高，输出信号一致性良好、相位噪声性能优异，特别是相位的一致，对于大规模MIMO 技术做波束成型很有意义。

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5G专网场景需求与关键技术分析

专网通信技术从窄带模拟集群通信、窄带数字通信，逐渐向宽带数字集群通信发展，能够支持语音集群、视频调度、移动图像等业务。由于行业特点鲜明，规模较小、投资分散，专用设备及终端价格高，因此进入壁垒较高。传统专网技术、业务、产品迭代速度较慢，整体处于2G水平；部分行业，如政务、公安、电力、石化、铁路等已应用4G LTE专网。随着大数据、物联网等技术和工业互联网、车联网发展，LTE及Wi-Fi无法满足对安全性、可靠性、可控性、低时延、抖动、连接密度、速率和定位精度等性能要求更高的专网场景。[

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5G定位技术研究综述

连续广域覆盖、热点高容量、低功耗大连接和低时延高可靠是第五代移动通信技术（5G）四大主要技术场景. 移动台的位置信息不仅是新业务的需求，更能有效应对5G新业务在流量密度、连接数量、超低时延、高可靠性、高移动性上面临的挑战. 针对面向5G的定位技术研究展开综述，并对定位技术涉及的主要方向进行了分析.

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2026人工智能时代的中国人力资本研究报告

本文探讨了人工智能在中国的快速发展对中国人力资本研究带来的深刻挑战。中国在人工智能基础研究、技术转化与产业应用等方面取得显著进展，推动了生产方式和劳动力需求结构的变化，也对传统人力资本理论提出了新的解释要求。本文回顾了经济学研究中用于分析人工智能影响的“任务一技能分析框架”，该框架通过将生产过程分解为不同任务，考察人工智能的自动化效应、任务替代与互补效应、新任务创造效应以及全要素生产率效应。文章进一步指出，现有框架仍难以充分解释人工智能浪潮下就业结构调整、技能需求变化与收入分配差异等复杂经济后果。未来研究有必要将企业、劳动者和家庭等主体的决策行为纳入统一的均衡分析框架，以更全面地理解技术进步与人力资本积累之间的互动机制，并为制定兼顾效率提升与公平保障的公共政策提供理论依据。

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2026人生有趣处乐龄族兴趣学习心理洞察报告

第一层近一半(42%)乐龄学员把"让身体更舒服一点”作为报名理由。他们走进课堂，最根本也最深层的诉求是把健康的主动权握回自己手里，这是一种温和的自我照顾，也是最朴素的主动健康。第二层 37%把"找搭子"作为报名理由。对他们而言，兴趣是桥，人才是彼岸。他们既想学点东西，也想找到一起玩、一起陪伴的伙伴。课程之外，社交归属感同样是驱动报名的关键力量。第三层圆梦、价值感与利他心构成第三层动力。33%想弥补往日遗憾，24%寻求自我价值证明，23%想发挥价值、帮助别人。三者比例接近。兴趣学习不仅是娱乐，更是乐龄阶段自我实现与社会连接的重要方式。

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2026人与AI共同进化-人工智能发展十大趋势报告

习近平总书记深刻指出，“科技革命中，人工智能、量子技术、生物技术等前沿技术集中涌现，其中人工智能最为引人瞩目，被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后又一个划时代的重大技术变革。”党中央始终将人工智能置于推进强国建设、民族复兴伟业的战略高度，从《新一代人工智能发展规划》到“人工智能+”行动，一系列重要部署为人工智能发展指明了方向、注入了强大动力。