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合肥再投2亿推进智能网联汽车示范建设_2021-11-11

如何处理、融合“互联网+”环境下的这些多源异构数据构建一套有效可行的信号控制评价指标体系是本次研究的关键。

  • 2022-03-17
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炼厂换热器常见的腐蚀类型及其监测方法

换热器(亦称热交换设备)是石油行业中广泛使用的热量交换设备, 它不仅可以单独作为加热器, 冷却器使用,而且可以作为一些化工产品的重要生产设备,是重要的节能设备之一,在生产中占有重要地位。在石化设备中,换热器约占炼油工艺设备总质量的 40%,占建厂投资费用的 20%左右。

  • 2022-03-17
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基于4G网络洞察的5G网络规划

5G由于工作频段较高,与2/3/4G网络相比,在相同覆盖范围内需要建设更多的基站,建设投资成本巨大。从宏观来看,5G建网比4G建网资金投入更大,网络规划设计更复杂;从微观来看,5G建网过程中难免会牵扯到诸多相关利益方的利益问题。如何有效地利用投资资源,合理规划网络资源、控制建网成本,实现5G网络的快速部署和商用,成为通信运营商急需解决的问题,通过借鉴4G网络部署积累的经验和新技术手段,探讨5G网络的部署规划。

  • 2022-03-17
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误检率低,人工智能交通传感器助力智慧交管_2020-12-01

江苏的“百日整治”,不仅仅停留在罚款上,而是全方位的。比如江苏规定,多次违法电动自行车骑车人,交警部门将进行实行实名曝光。

  • 2022-03-16
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差分馈电介质谐振器天线技术研究进展

差分馈电的介质谐振器天线(dielectric resonator antenna,DRA)兼具DRA和差分馈电天线的优势,近年来得到了广泛的关注。文章介绍了差分馈电DRA的工作模式特征和馈电机制,归纳并分析了十几年来差分馈电DRA在可重构、双极化、带宽拓宽、新型加工工艺等方面的系列研究成果,这些成果显示了差分DRA不仅保留了DRA的尺寸小、辐射效率高、设计自由度高等优势,还能直接应用于差分微波系统,具有比对应的单端馈电DRA更为优异的杂散相应和交叉极化抑制度以及双极化端口隔离度等,现有研究还同时展示了其研究方向的多样性。最后总结了差分馈电DRA的优点和设计难点,并讨论了其发展方向。

  • 2022-03-18
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5G毫米波OTA系统不确定度评估

5G毫米波频段有许多应用场景。毫米波采用了波束赋形技术,需要基于天线阵列实现。由于毫米波射频前端高度集成,一般不具备射频测试接口,几乎所有的测试项目需要在空口(Over-The-Air,OTA)环境下进行,因此一个可靠、稳定的测试环境是保证测试结果准确的必要条件。然而,OTA系统是由暗室、射频线缆、转台等多个部分组成的复杂测量环境,每一个环节都可能引入相应的测量不确定度,并且传递到最终的测量结果上。此外,毫米波测量具有频率高、损耗大的特点,相对低频更难保证测量系统的可靠性,因此对毫米波OTA系统不确定度的研究具有重要意义。结合典型的5G毫米波OTA测量环境对系统不确定度进行阐述与分析。

  • 2022-03-18
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天线布局、覆盖与场景的先进求解技术

继ANSYS 5G系列专题针对「相控阵仿真技术」,「非规则阵列天线仿真」,「终端天线仿真」做深度技术详解后,本文将进一步探讨在完善的天线设计流程之后,如何针对电大尺寸的复杂问题,如天线布局、信号覆盖、场景感知等方面的仿真思路与具体实现方法。

  • 2022-03-18
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非规则阵列天线仿真新突破

笔者在9月通过ANSYS中国官方微信发布了5G仿真解决方案之相控阵仿真技术详解 ,主要介绍了相控阵的仿真方法及各种方法的特点,其中就提到了有限大阵仿真方法 (Finite Array Domain Decomposition Method)。本文将介绍HFSS最新发布2019R3版本中新一代的有限大阵方法—基于3D 组件的有限大阵。

  • 2022-03-18
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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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