为促进从传统电信企业向智能综合信息服务提供商转型,中国电信在2016年发布了《CTNet2025网络架构重构白皮书》,实施了网络重构计划，历经四年多的努力，已经促使传统上比较僵化封闭的网络架构,正逐步向简洁、敏捷、开放、集约的新型网络转变，基本上达到了阶段性的预期目标。
本书采用案例分析、实证分析、调研分析等研究方法，深入剖析我国智慧城市发展历程与内在规律，针对智慧城市发展当前面临的实际问题，提出一系列智慧城市建设的新理念、新架构、新建议，旨在为建设应用技术先进、社会效益良好、生态环境友好的新型智慧城市提供参考
万物互联的趋势变得越来越明显，物联网（IoT）正飞速发展，继计算机、互联网之后，世界信息产业发展的第三次浪潮正悄然袭来。 近一两年，已经有越来越多的IoT产品开始逐渐渗透到人们的日常生活当中，IoT的to B端的科技研发也已具备了相当规模。特别是随着5G到来后，将呈现出一个万物互联的新世界。
LTE后期国内外对CoMP技术及性能进行了较为广泛的研究，包括下行CoMP[1-4]，以及上行多小区联合接收[5-7]。5G NR系统采用同频组网，在密集城区等干扰受限的部署场景下，同频干扰将引起边缘用户性能的下降。由于站址资源协调困难、高站低站共存等原因，5G NR现网存在重叠覆盖问题，尤其在部分满足网络规划RSRP指标的重叠覆盖区域，存在SINR较低、用户吞吐量性能无法满足要求的现象，且无法通过提升发射功率来解决。
任何接受过牙医治疗的人都知道这个过程有多痛苦。如果人工智能能帮助治疗变得更快、更少痛苦，这将推动人工智能更好地在牙科领域发展。
从工业化体系到人工智能，从传统制造到万物互联，这个国家一步一步的产业升级，筚路蓝缕，终于走向了世界的前列。纵使各国围追堵截，纵使克服千难万险，也不能阻挡这个国家走向未来的决心。 中国的工业互联网，一场如诗如画的鸿篇巨制正在上演。 真诚的，坚定的，沉静的，喧闹的，刀光剑影的，金戈铁马的，万物升腾的，尘埃落定的，这是一个属于国家和民族的奋起直追工业重塑的故事，沧海横流。
PK架构致力于为全球合作伙伴提供多样化的选择。 2019年12月29日，CEC在海南自贸港首次面向公众和产业界正式发布《PKS安全体系》。 PKS实现处理器层、存储控制层和操作系统层的多级最底层防护。
椭圆曲线加密是区块链的基础技术之一，而Mimblewimble是对它的优雅应用，它使用Pedersen commitment实现完全保密交易，并消除了对地址和私钥的依赖。同时，它与Bulletproofs相结合，带来了更轻量的匿名和隐私，这对于物联网同时实现扩展性和隐私保护来说有重要的意义。本文作者Grayblock，由“蓝狐笔记”社群的“鑫鑫”翻译
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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