由于频率向宽频段发展、区域向微小发展、容量向海量发展、服务向垂直多样发展，因此在“接入网+核心网”基本物理架构不变的情况下，功能部署跟4G相比具有较大调整（基带前移、组网密集、回传多段、分布处理）。这些变化主要基于5G的一些新的技术的应用，比如它的频段特别宽，容量特别大，它的LE层平移到了射频的部分，实时处理做了一个分布式等等，这其实改变了功能部署背后的架构，或者说改变了网络架构。
5G，万物互联的开端。通过5G技术的赋能，工厂物流在人、机、料、法、环各项资源上都将具备智能元素。本文作者基于丰富的制造业物流咨询经验，围绕智能制造工厂、智能制造物流系统的特点，5G技术赋能智能制造物流系统的适应性，5G技术赋能智能制造物流系统的本质，制造物流系统场景设计与5G技术应用，以及智能制造物流系统需要继续优化的空间等问题展开了全面深入的分享。
技术变革是产业变革的原动力，新技术的产生必然推动社会不断进步，5G作为新的改变产业格局的突破性技术，作为“新基建”中的领衔领域，不仅是物流业创新发展、转型升级的使能者，并且还推动着大数据、人工智能以及物流相关技术的进步，进而赋能智慧物流的发展，加快推进物流技术装备智慧化，推动整个物流行业快速向前发展。
5G与LTE双连接，两者优势互补，在不同制式、不同频段、不同站点和不同业务诉求之间实现有效的区域级协同和灵活高效的分配资源，是实现5G NR早期快速部署和网络平滑演进的有效途径。分析了5G与LTE双连接应用的必要性，研究了5G的双连接架构特点，探讨了5G的双连接架构选择思路，为未来5G网络双连接技术的应用提供了参考。
5G基站的大规模建设将消耗大量的前传光纤基础资源，给运营商带来建网成本、能耗的压力。通过比较各种前传方案，从技术、建设周期及成本效益等方面进行分析，提出无源波分方案，在纤芯不足的区域采用无源波分设备，可大量节省建设成本、缩短建设周期、减少机房动力改造投资、降低运营成本。该方案能使综合TCO最优，高效解决5G前传难题，提高网络竞争力。
5G产业涉及5G端到端（涵盖终端、接入、核心网、承载）。在5G网络部署之前，还需要根据自身无线网络、数据业务需求及产业链成熟度选择最优的网络架构和技术方案，以最低网络建设和优化、运维成本获取最佳的网络收益。针对5G网络建设中7项热点问题进行探讨：最优5G频谱，5G NSA还是SA架构，5GC的引入，网络切片管理与运营，容器还是虚机部署，5G数字室内覆盖和承载网络的提前准备, 为引入5G提供整体解决方案参考。
进入5G初期，UE将同时连接4G & 5G接入网（E-UTRAN和NR）。4G和5G共用一个核心网（EPC+或NGC），与传统的网络架构场景相比，NSA架构下接入侧的移动性管理变得更加复杂。4G-5G互操作分为RAN侧和CN侧，从无线的角度出发，选取对NSA场景的4G-5G RAN侧互操作中的Dual Connectivity（双连接）技术进行介绍，尤其是双连接对RRC相关方面的影响。其中，重点对双连接技术未来对组网结构、网络覆盖、网络容量和移动性管理四个方面的影响进行分析。
新一代移动通信技术（ 5G）作为新基建的核心， 正在逐步渗透到人们社会生活的方方面面，为科技创新、经济发展和社会进步注入新活力，带来新机遇。在 5G 端到端产业链中，成熟的 5G 终端芯片是其中重要一环。面向 5G 商用，从 2017 年至今， 5G 终端芯片研发先后经历了终端原型机、基带芯片、 SoC芯片三个发展阶段，产品成熟度不断提升，满足 5G 商用过程中对于系统验证、网络部署、产品研发等的需求。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
:系统维护主要针对单位的管理员和高级用户而设置管理员用户拥有最大的权限，可以全方位控制电子图书馆中的信息资源。而高级用户，则根据管理员分配给它权限的不同，进行权限之内的管理。
回顾2025年，AI领域的发展可谓“风起云涌，高潮迭起”，从年初的DeepSeek V3/R1开源大模型异军突起一举打破硅谷大模型巨头的垄断，再到DeepSeek-OCR对超长上下文的颠覆式创新，GPT/Claude/Grok/Gemini竞相发布新品，发布不断刷新了大语言模型性价比和推理能力的上限，而大模型的应用也从聊天对话和内容生成全面升级为目标驱动可独立思考规划并调用工具完成复杂任务智能体，正式开启了“Agent元年”，企业开始扎堆投入Agentic应用智能化改造，而多模态大模型及世界模型在自动驾驶、机器人具身智能以及媒体娱乐行业的应用落地也不断取得新的突破。
PID是比例(Proportional)、积分(Integral)、微分(Differential)的缩写PID是一种闭环控制算法，它动态改变施加到被控对象的输出值(Out)，使得被控对象某一物理量的实际值(Actual)，能够快速、准确、稳定地跟踪到指定的目标值(Target)PID是一种基于误差(Error)调控的算法，其中规定:误差=目标值-实际值PID的任务是使误差始终为0PID对被控对象模型要求低，无需建模，即使被控对象内部运作规律不明确PID也能进行调控
紧接上文，我们讲的是连续形式的PID公式，但连续形式的PID需要用模拟电路来实现，对于单片机而言，我们需要离散形式的PID，本节我们就来看看离散型PID的具体实现：
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