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MEC技术发展分析研究

对于边缘计算,ETSI给出的定义是“边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、 存储、应用核心能力的分布式开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。”从这个定义中可以看出边缘计算有几个要素:一是在系统中的位置,靠近数据源头的网络边缘侧;二是能力,要具备网络、计算、存储和应用能力;三是服务类型,是一种智能服务,具备智能分析处理的功能;最后,是其服务的业务类型,如果某种业务在处理时延、传输带宽、智能化、安全隐私等方面有要求,就可以采用边缘计算技术。概况地说,边缘计算就是在网络的边缘执行计算能力的一种技术。

  • 2022-01-04
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MEC热轧除鳞新技术

氧化皮是钢材在高温下发生氧化作用形成的腐蚀产物,氧化皮面积越大,钢材基体腐蚀速度越快、腐蚀越严重,因此钢材加工前需要去氧化皮。传统去除氧化皮采用酸洗法,通过酸液和钢材表面的氧化皮发生化学反应除鳞,是国内外应用最广泛的除鳞技术,具有效率高、生产速度快等优点。但酸洗过程中产生的大量酸雾、含重金属离子废酸、含重金属酸泥、含金属离子的废水等危废,成为了环保重点管控的高污染源头,必须通过燃烧酸再生或中和处理后才能达到排放标准,严重影响了“碳达峰、碳中和”的目标实现,制约了当前钢铁工业的绿色、低碳、高质量发展。

  • 2022-01-04
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脉冲信号测试应如何选择示波器带宽?

示波器模拟带宽的定义大家都比较熟悉,是针对于正弦波信号定义的。从频域上看,正弦波信号的频谱就是单根谱线,只要示波器的带宽不小于信号的频率,那么就可以有效观测到波形。若要追求更高的幅度测试精度,则可以按照5倍法则选择示波器的带宽,即示波器带宽不低于待测信号频率的5倍!

  • 2022-01-06
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三阶交调失真概述及测试

任何半导体器件都具有一定的非线性,尤其在大信号输入情况下,非线性将更加明显。由于放大器具有一定的增益,这意味着放大器有着比其它半导体器件更加明显的非线性,这也是实际中为什么特别关注放大器非线性的原因。下文将以放大器为例,展开对交调失真及其测试方法的讨论。

  • 2022-01-06
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如何理解相位噪声与时间抖动的关系?

每当介绍相位噪声测试方案时,都会提到时间抖动,经常提到二者都是表征信号短期频率稳定度的参数,而且是频域和时域相对应的参数。正如题目所示,相位噪声与时间抖动有着一定的关系,那么相噪是与哪种类型的抖动相对应,彼此之间又有着怎样的数学关系,这些疑问都将在文中找到答案。

  • 2022-01-06
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数字调制系列:IQ调制器特性

在前面关于数字调制的文章中分别介绍了IQ 调制的基本理论及调制解调的数学解析及图解过程(数字调制系列:如何理解IQ ?、数字调制系列:IQ基本理论、数字调制系列:IQ调制及解调简述),阐述了常见的数字调制方式,并解释了为什么经过IQ 调制器之后带宽会翻倍的原因。本文将着重介绍模拟IQ 调制器的特性,为后面的IQ 调制性能验证测试作准备。

  • 2022-01-06
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六问射频脉冲频谱测试

射频脉冲信号广泛应用于脉冲体制雷达中,对于从事相关领域的工程师而言,总是绕不开脉冲信号的测试。就射频脉冲信号而言,需要测试的参数比较多,诸如脉宽、周期等时间参数,峰值功率、平均功率等幅度参数,再复杂一点,还要关注chirp pulse、barker-code pulse 的频率和相位的变化趋势。这里我们不去过多地关注这些测试项目,业界主流仪表厂商均可以提供专业的分析工具。而是从基础的频谱着手,介绍在脉冲频谱测试中可能遇到的一些问题。本文主要面向刚刚从事相关工作的朋友,希望有助于更好地理解脉冲测试。

  • 2022-01-06
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如何准确测试75Ohm系统的信号?

射频同轴线缆特征阻抗的选择,主要取决于功率容量、衰减强度、可加工性等因素,然而最大功率容量和最小衰减性能对应的特征阻抗是不同的。在射频领域通常采用50 Ohm特征阻抗的原因,就是综合考虑了以上因素。也就是说,50 Ohm特征阻抗对应的功率容量和衰减性能都不是最佳的。单论衰减性能,75 Ohm特征阻抗要比50 Ohm低不少,但是其应用领域比较专一,主要应用于广播、电视信号的信号传输。

  • 2022-01-06
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

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