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基于光声光谱技术的变压器故障在线监测系统设计

基于光声光谱技术的变压器故障在线监测系统设计基于光声光谱技术的变压器故障在线监测系统设计基于光声光谱技术的变压器故障在线监测系统设计

  • 2021-12-27
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5G(Sub6G)移动通信基站电磁辐射探真

第五代(5G)移动通信具有大带宽、低时延、海量连接等特点,是新一代信息技术的发展方向和数字经济的重要基础,得到了各国高度重视和大力发展。我国政府也于2019年6月6日正式向中国电信、中国移动、中国联通等发放了5G商用牌照。截至2020年12月,三大运营商已累计建成了近72万个5G基站(含电信联通共建共享33万个5G基站),5G终端连接数已突破2亿。

  • 2021-12-24
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基于OTDOA的5G定位性能综合分析

介绍了5G定位服务的性能需求,分析了1个时隙内的PRS结构,并从PRS带宽(图片)、梳齿尺寸(图片)、符号数(LPRS )、周期(图片)和重复因子(图片)等方面给出了PRS参数的配置原则。最后给出了基于PRS的OTDOA距离估计的CRLB 评价算法,理论上,随着 SNR和带宽的增加,OTDOA距离估计的 CRLB可以非常小,但是由于多径和 NLOS 传播、网络同步误差等因素,OTDOA 的定位精度 比CRLB要至少低2个数量级,因此OTDOA定位应与GNSS等定位技术结合起来以便增加定位精度,满足5G定位服务的性能需求。

  • 2021-12-24
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智能化SDN波分网络部署研究

云时代网络DC间带突变,大客户专线要求低时延快开通,传统传输网络已无法适应,面向未来的OTN承载网络必须实现SDN智能化转型。立足于运营商网络现状,提出大型本地网OTN目标架构,结合目标架构的ROADM组网探讨SDN自动规划需求。依据现有OTN网络SDN改造实例,明确现阶段网络实现自动下发功能的传送网SDN架构,提出SDN落地部署建议。

  • 2021-12-22
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大数据白皮书2021

2021年12月20日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会指导,中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会主办,中国互联网协会数据治理工作委员会、金融数据智能联盟承办的“2021 数据资产管理大会”以线上会议形式召开,中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏发布了《大数据白皮书(2021年)》。 白皮书以数据要素的价值释放作为核心逻辑,重点探讨大数据政策、法律、技术、管理、流通、安全等方面的内容,并对“十四五”期间我国大数据的发展进行展望。

  • 2021-12-24
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关于5G你需要知道的几项关键技术

目前,移动用户想要获取更加快速的速率以及更加稳定的业务,5G网络不但能够满足这些要求,还能够超越更多。5G网络中,用户不仅能够在几秒内下载一部高清电影(LTE需要10分钟),它还能促进其它更多新技术的发展,如自动驾驶、虚拟现实以及物联网等。

  • 2021-12-27
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基于数据共享的机场统一信息平台建设与应用

基于数据共享的机场统一信息平台建设与应用基于数据共享的机场统一信息平台建设与应用基于数据共享的机场统一信息平台建设与应用

  • 2021-12-27
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5G预商用部署策略的探讨

5G无线技术主要标准已确定,设备产品均已成熟,5G商用频谱已划分,5G商用牌照近 日也已正式发布,我国正式进入了 5G商用元年。三大运营商目前正在全国主要大城市开展5G预商用的工程建设。阐述5G预商用过程中网络的网络架构,论述了无线网、承载网和核心网的改造策略和方法,重点就SA/NSA选取、CU/DU部署、频率重耕方案、站间距选择等重大部署策略进行了深入的探讨,为5G工程建设和网络部署提供了理论和实践方针。

  • 2021-12-27
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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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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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