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数据中心液冷技术应用研究进展

液冷技术可提高散热密度、节能减排、降低数据中心的碳足迹，开展数据中心液冷技术的应用研究具有积极的科学意义。详细介绍了应用于数据中心的不同液冷技术及其冷却液。从冷却温度、节能效率、热回收性能３个方面对近年来国内外数据中心液冷技术的应用研究进展进行了综述，结果表明液冷技术冷却温度高，节能效果明显，具有优秀的热回收性能。指出合理分配使用侧及冷源侧的温差，提高部分负载下液冷系统的节能性，探索冷却温度、节能效率及热回收性能三者之间的最佳耦合关系是数据中心液冷技术的应用研究方向。认为数据中心液冷技术的应用仍需持续实践及深入探索。

  • 2021-12-30
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新能源汽车数字化车间数据采集系统设计、集成与实施整体方案

数据采集系统主要功能是实时采集现场生产数据，包括加工、测试、维护、人员、物料等各个基础环节内的实施数据，集成、转化并统一了来自各种生产设备和通信设备的信息数据，准确、实时地予以传输、分析和存储，并上传上层系统，帮助管理层、执行层进行信息的交流和协作。 生产数据是开展智能工厂建设的核心要素。通过数据采集系统可实现生产设备的联网，构建出车间生产现场综合数据的交换，可以将生产数据进行采集、传递、分析，为智能制造管理环节提供数据支撑，成为智能制造的基础。通过实时数据采集系统的应用，帮助智能制造系统提升设备利用率，最大限度地压缩辅助工时等，对传统制造系统中的生产设备予以集成，实现企业生产过程数字化、信息化、智能化

  • 2021-12-30
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符合功能安全的Level2层VCU架构设计

随着软件定义汽车的趋势日益加强，道路车辆电子电器系统满足功能安全已经成为基本要求。近期，在欧盟车辆型式批准（typeapproval依据部分UNECE法规）和我国车辆的CCC认证中，对采用电子控制的转向、制动、动力电池管理系统等也引入了功能安全要求。高效的软件架构设计显然对功能安全的实施和落地起着引导性作用，所以电子电器系统满足功能安全要求已经成为产品基本属性。针对软件架构如何满足功能安全要求，业内人士纷纷借鉴了E-Gas架构，E-Gas最先被应用于发动机控制器EMS，由Level1功能层、Level2功能监控层、Level3控制器监控层三部分组成。国内相关论文分别将E-Gas架构应用于各个控制功能中，其中专利、文献、文献、文献、文献都针对功能安全标准设计了整车控制器硬件和软件，但并未涉及Level2软件架构。

  • 2021-12-30
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5G技术应用中如何从热管理方面考量选择电路材料

随着物联网的兴起和移动互联网内容的日渐丰富，人们对移动通信网络的传输速率以及服务质量提出了更高的要求，第五代（5G）无线移动通信技术应运而生并得到快速发展。与此同时，5G也将渗透到其他各种行业领域，与工业设施、医疗仪器、车联网等深度融合，有效满足工业、医疗、交通等行业的多样化业务需求，实现真正的“万物互联”。

  • 2021-12-30
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5G行业网数字孪生技术

数字孪生理念应用于垂直行业网络“规、建、运、维、优”全生命周期管理中，创建物理网络设施的虚拟镜像，搭建与物理网络设备一致、拓扑一致、数据一致的数字孪生网络平台，在网络状态实时监测、流量全息透视、故障诊断分析、设备全生命周期管理等场景发挥重要作用，同时，虚拟空间的网络镜像环境可以提供网络配置正确性验证，大大降低现网风险,消除错误配置导致现网故障的可能性。

  • 2021-12-30
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5G电联共建共享Qos策略研究及实践

近年来，共享经济为我国经济发展注入了新动力，成为推动供给侧结构性改革和高质量发展的重要途径，在5G建设大潮中，共建共享将也是主旋律。为了减少重复投资、重复建设，中国联通运营商与中国电信运营商签署合作协议，相约划定区域、分区建设、网络共享。联通运营商和电信运营商的5G频段相邻，共建共享有利于把5G自身优势和双方各自资源发挥最大效用，只需要一套设备就能实现5G覆盖。同时，两家企业的资源在南北方不同区域具有很大互补性，通过在全国范围内合作共建一张5G接入网络，能够高效地实现5G 网络覆盖，快速形成5G服务能力，增强5G网络和服务的市场竞争力，提升网络效益和资产运营效率，达到互利共赢。

  • 2021-12-30
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从5G探索未来城市规划和空间设计：场景与案例

面对5G蓬勃发展的趋势，城市规划与空间设计人员应当对技术的发展特点及其对城市空间的影响有所了解，确保城市规划与设计是面向未来、保持先进的。本文从城市规划师的角度，对5G的技术特点、发展愿景、其与其他智能化技术的结合及其在城市空间，尤其是对生产生活影响最大的三类空间——出行场景、生活场景、工作场景中将产生的影响进行简要分析与阐述。

  • 2021-12-30
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“新基建”带来数据中心大发展的新契机

当前网络智慧化产业处于蓬勃发展中，重点集中在网络开局部署、网络变更校验、故障智能定界/定位、故障预测、业务分析以及预测等方面，寻求在数据采集、大数据分析、AI、决策闭环等环节实现精细化检测和可视化管理，变被动运维为主动运维。虽然目前还受制于AI学习模型的精确、网络设备特性不足等制约因素，但人工智能的发展必将引发再一次网络运维的变革。

  • 2021-12-30
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