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。

2021-12-30
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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。

2021-12-30
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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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