由于无线信号是敏感而脆弱的，易受干扰、弱覆盖等影响，发送的数据和接收到的数据有时候会不一致，比如手机发送的1 0 0 1 0，而基站接收到的却是1 1 0 1 0，为了纠错，无线通信系统就引入了信道编码技术。
导航电磁信号是频率为150kHz的电磁场信号，它是由 全国大学生智能车竞赛[1] 中的节能信标组的 无线充电线圈[2] 发送的高频电磁信号。由于该频率较低，在 分析无线充电线圈产生的导航信号在自绕工字型电感中的感应电动势[3] 中将该线圈所产生的交变磁场按照磁偶极子的磁场分布来进行分析。在超过线圈半径三倍距离以上，按照文献 Magnetic Dipoles[4] 中的分析方式，磁场强度将随着距离的三次方进行衰减。
基于“中国科学院数据云”平台，开展了LTCC介质材料数据库建设。针对LTCC材料的特点优化了数据结构，涵盖基本组成信息、结构信息、烧结信息、微波介电性能、磁学性能等全方位的数据信息。目前，该数据库已收录包括自有实验数据和文献数据、涵盖LTCC微波介质材料、LTCC铁氧体材料等领域的有效数据5800余条。后继将对该数据库进行进一步的完善和丰富，使其成为该领域数据共享的关键节点，为LTCC领域新材料开发发挥重要作用。
基本频带是指一段特殊的频率带宽，也就是频率范围在零频附近（从直流到几百KHz）的这段带宽。处于这个频带的信号，我们成为基带信号。基带信号是最“基础”的信号。 现实生活中我们经常提到的基带，更多是指手机的基带芯片、电路，或者基站的基带处理单元（也就是我们常说的BBU）。
华为2019年毫米波雷达项目立项到2021年量产交付，这部分交付的应该是传统毫米波雷达，也就是角雷达，中距雷达（MRR）以及远距雷达（LRR）。而华为重推的是2022 SOP的成像雷达，我们来看看作为华为ADS核心组件的成像雷达特点，以及技术评价，顺便本文也是成像雷达科普。
医学知识图谱的不同应用场景需求侧重点也有所不同,需要最大化的满足才能提高图谱的适用性。 为满足行业深度应用需求,医学知识图谱构建时需引入更多定制化解决方案。
转机出现在学习OFDM（正交频分复用）的时候，调制与解调是通信的核心部分之一，OFDM的调制与解调却能用傅里叶变换对如此简洁而深刻的表述，感叹不已。傅里叶第一次在我心中有了如此清晰的，初步的物理概念。我一直觉得数学家很厉害，因为任何抛开实际物理概念的数学演绎都是极其抽象的，要想清楚并不容易，数学的抽象与严谨而没有附加物理概念的直观是我们惧怕数学的重要原因不是吗。冰冷的数学公式被赋予清晰的物理概念而变得如此鲜活，就如广义相对论之于黎曼几何，杨 · 米尔斯规范场之于纤维丛理论。所以呢，了解傅里叶变换的钥匙就是物理概念。
三维重构技术在金属材料微观结构研究中的应用三维重构技术在金属材料微观结构研究中的应用三维重构技术在金属材料微观结构研究中的应用
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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
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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。
在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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