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车联网路侧感知系统发展现状及测试方法研究

车路协同已成为我国发展智能网联汽车、支撑高等级自动驾驶实现的重要技术路线之一,路侧感知系统也随之成为助力各类车联网应用场景落地的必要技术手段。然而,随着国家级、省级等各地先导区基础设施建设的不断推进,路侧感知系统的设备选型难、实施部署难、感知性能难以量化评估等问题逐渐显现。为解决以上问题,梳理了当前车联网路侧感知系统的主流技术方案,提炼面向路侧感知系统的技术参考架构,以“系统化”评测视角开展基于真值的测试方法探索,旨在推动路侧基础设施的规模化部署,加速构建我国车联网产业生态。

  • 2021-12-28
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蜂窝车联网(C-V2X)演进技术研究

车联网是实现智能交通和自动驾驶的重要技术之一,蜂窝车联网(C-V2X)作为当前全球车联网的主要候选技术,目前正处于NR-V2X增强研究阶段。首先基于C-V2X在3GPP的标准化研究进展,引出了NR-V2X增强阶段的研究背景,进而针对NR-V2X增强阶段的技术需求,重点阐述了直通链路终端节电机制和直通链路终端间协调机制的主要技术特性和技术方案,最后展望了NR-V2X后续技术演进方向。

  • 2021-12-28
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C-V2X车联网安全通信方案研究

C-V2X车联网通信需要解决的关键问题是可信身份认证和安全通信,对主流非对称密码技术和SIM认证技术进行分析和研究,并结合当前技术和标准发展现状,提出一种SIM认证与IBC密码技术相结合的C-V2X车联网应用层安全通信解决方案,从而达到实现C-V2X车联网通信中的可信认证和应用层安全通信的目的。

  • 2021-12-28
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面向隐私安全的车联网群智感知系统架构

车联网群智感知可以充分利用参与车辆的移动性来定向地为有需要的个人或组织提供精准的数据服务,然而这也使得车辆在V2X通信时将面临更严峻的隐私安全威胁。因此,首先分析了车联网群智感知系统架构的设计需要考虑的关键因素,其次讨论了群智感知系统面临的隐私安全威胁及相应的安全需求,最后提出了一种保护隐私安全的区块链赋能的条件分布式车联网群智感知系统架构,为未来车联网群智感知系统的发展和完善、部署和应用提供参考。

  • 2021-12-28
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面向车路协同的端到端切片实践

车路协同是实现智慧交通的必然技术途径,不同车路协同应用对网络需求差异性较大,需要5G网络提供端到端的大带宽、低时延、高可靠的灵活定制化服务,从而满足差异化服务等级SLA需求,因此网络切片技术将成为车路协同系统必不可少的关键技术。通过与车企深度合作,挖掘车企更多的应用场景,识别5G网络应用在车联网领域的痛点,探索端到端网络切片解决方案,进行现网测试和验证,为切片技术服务车联网提供技术支撑。

  • 2021-12-28
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面向车路协同的RSU运维管理平台实践

当前V2X正处于试点探索运营阶段,通过产业示范推动V2X发展。随着三部委政策的出台,V2X芯片、模组、终端、CA平台等均已可实现跨厂商互通,产品技术正在走向规模验证阶段。RSU位于路侧,是车路协同的核心单元,其管理运维要求自动化、批量化、远程化。通过行业调研,研究当前车路协同路侧设备RSU对运维管理的需求,分析RSU运维管理平台需要支持的功能需求,梳理不同RSU厂商需支持的基本数据能力和通信协议,通过研发实践实现可落地平台产品,支撑异厂家RSU与运维管理平台的互联互通。

  • 2021-12-28
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龙勃透镜天线在高铁场景下的应用研究

龙勃透镜天线是一种基于透镜原理实现电磁波汇聚的新型天线,与传统天线相比较,它更能有效控制波束宽度和覆盖范围,目前已广泛在高速/高铁等干线场景应用,并取得了较好的应用效果。基于此,在进行大规模现场测试分析基础上,详细给出龙勃透镜天线在高铁场景下的应用建议与策略,可有效为专业人员对该天线在高铁场景下应用提供相应参考。

  • 2021-12-28
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外循环立磨水泥半终粉磨系统的应用研究

介绍了西南某厂KVM型外循环立磨水泥半终粉磨系统的应用情况,采用“外循环立磨+球磨机”作为主机装备,应用结果表明:半终粉磨系统运行稳定,立磨直接选出的成品比例高,节能效果明显,系统技术指标先进,水泥产品需水量低,外加剂相容性好,为降低水泥粉磨电耗,提升水泥品质提供了一种新的选择。

  • 2021-12-28
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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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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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密码应用与安全性评估—解决方案

平台摆脱了传统硬件堆叠模式,实现密码设备算力最优化利用,满足虚机云环境、容器云环境等不同场景下的密码应用需求。平台采用插拔式框架设计,实现通用密码服务、典型密码服务、密钥管理服务、专用密码服务的动态接入、无感扩容提供丰富的密码应用SDK,构建全场景的密码应用体系。

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医疗健康大数据洞察报告:2025年医疗健康领域非全日制博士申请者画像

本报告基于对600份有效问卷及申请数据库的深度分析,旨在揭示2026年中国医疗健康领域非全日制博士中请者的核心特征、需求偏好与行为趋势。研究 显示,申请者群体呈现出“资深从业者寻求职业深化”与“高潜力新生代追求学历升级"并存的鲜明特征,其需求高度务实,对交叉学科及数字化方向兴趣浓 厚,但普遍面临政策认知与实践之间的“知行鸿沟”

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智能体与传播应用研究报告

《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下,以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴,以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象,通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响,探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。

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