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5G车联网技术与标准进展

由于时延和可靠性的短板,基于LTE V2X的蜂窝车联网解决方案只适用于辅助驾驶和初级自动驾驶场景,必须通过更新技术满足未来高级自动驾驶的需求,基于5G的蜂窝车联网NR V2X应运而生。结合3GPP 5G NR V2X的标准制定过程,在分析车联网面向高级自动驾驶应用场景的基础上,重点分析了5G NR V2X关键技术要求和解决方案,并对当前3GPP标准化进展进行了介绍。

  • 2021-05-06
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人工智能的发展

2011年9月,在印度古瓦哈蒂举行的电脑科技展上,一个“聪明机器 人( Cleverbot) ”成功骗过近800名观众, 使他们难以分辨对话出自真人还是电脑软件。当日参加聊天试验的30名志愿者被安排进行4分钟在线文字聊天,聊天的对象可能是“聪明机器人也可能是一个真人。他们的对话内容展示在一个大屏幕上,1334名普通观众观看对话内容后进行投票。结果,超过59.3%的观众把人与 “聪明机器人”的对话误认成人与人之间的对话.

  • 2021-04-30
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一种楼宇小区智能监控摄像头

本实用新型涉及监控摄像头,具体涉及一种楼宇小区智能监控摄像头,包括安装座、安装板和摄像头本体,安装板上固定有底座,底座与第一连接座固定,第一连接座与第二连接座铰接,第二连接座固定于摄像头本体底部,安装板上开设有与安装座配合的安装槽,安装座与安装板之间设有可拆卸固定机构,可拆卸固定机构包括固定于安装座上的安装块,与安装块铰接的连杆,以及与连杆固定的插板,安装板上开设有与插板配合的插槽,安装板上固定有安装架,安装架上滑动连接有伸入安装板内部的限位杆;本实用新型提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的安装拆卸较为麻烦、前端镜头上容易积聚较多浮尘的缺陷。

  • 2021-04-28
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一种高层楼宇多分区智能变频供水装置及控制方法

本发明公开了一种高层楼宇多分区智能变频供水装置及控制方法,该装置包括进水管道、低区供水泵组、中区供水泵组、高区供水泵组以及小流量泵,在进水管道上分别连接有高区出水管、中区出水管以及低区出水管,在高区出水管上依次连接有高区供水泵组、高区压力传感器以及高区流量传感器,在中区出水管上依次连接有中区供水泵组、中区压力传感器以及中区流量传感器,在低区出水管上依次连接有低区供水泵组、低区压力传感器以及低区流量传感器。本发明将各分区供水泵组共用一台小流量泵,并且在用水量较小的情况下,切换到小流量泵工作,极大地降低了在小流量用水时供水能耗,并且设备成本较低。

  • 2021-04-28
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软件测试中的AI技术

根据2019-2020年世界质量报告,基于人工智能的测试正在兴起,为了让测试变得更“聪明”、更高效,企业在软件测试中采用基于AI的工具和过程。通常情况下,软件测试中应用AI会使整个测试过程更快、更清晰、更容易,以及更省钱。 测试自动化用于支持 “持续测试” 过程已经很多年了,但目前需要更有效的工具和技术,比如在软件应用和测试中嵌入AI,这是交付高质量和确保卓越用户体验的需要。

  • 2021-04-17
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智能配用电大数据需求分析与应用研究

智能电网是大数据的重要技术应用领域之一。随着智能电网的发展,高级量测体系、各种监控系统的大规模部署产生和积累了大量数据,充分挖掘这些数据的价值具有重要意义。针对智能配用电业务,首先分析智能配用电大数据的特征;然后分析数据融合后的智能配用电大数据整体业务需求和应用场景,其中重点研究大数据环境下的用户用电行为和负荷预测两个典型应用场景,提出大数据环境下的研究思路和方法;接着分析业务应用中的大数据关键技术;最后给出了智能配用电大数据应用技术架构。

  • 2021-04-17
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大数据流式计算_关键技术及系统实例

大数据计算主要有批量计算和流式计算两种形态,目前,关于大数据批量计算系统的研究和讨论相对充分,而如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统是当前亟待解决的问题且研究成果和实践经验相对较少.总结了典型应用领域中流式大数据所呈现出的实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,给出了理想的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该具有的关键技术特征,论述并对比了已有的大数据流式计算系统的典型实例,最后阐述了大数据流式计算系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的技术挑战.

  • 2021-04-17
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北斗网格大数据在智慧城市中的泛应用冯慧媛

互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术蓬勃发展,正成为带动技术流、资金流、人才流、物资流的关键载体,成为促进资源配置优化的重要支撑,标志着信息化发展进入新阶段。北斗网格编码,是国家北斗系统组织研发的全球区域位置标识编码。作为经纬度的有效补充,重点解决空间大数据时代,数据的区位标识、共享交换、高效计算的问题,是空间大数据的集装箱。

  • 2021-04-20
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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