随着城市里移动用户的飞速增加以及高层建筑越来越多，话务密度和覆盖要求也不断上升。这些建筑物规模大、质量好，对移动电话信号有很强的屏蔽作用。在大型建筑物的低层、地下商场、地下停车场等环境下，移动通信信号弱，手机无法正常使用，形成了移动通信的盲区和阴影区，在中间楼层，由于来自周围不同基站信号的重叠，产生乒乓效应，手机频繁切换，甚至掉话，严重影响了手机的正常使用，在建筑物的高层，由于受基站天线的高度限制无法正常覆盖，也是移动通信的盲区。另外，在有些建筑物内，虽然手机能够正常通话，但是用户密度大，基站信道拥挤，手机上线困难。
轴上零件轴向固定方法和特点
机械设计实用计算之气动计算
大数据包含地数据类型有结构化数据,半结构化数据与非结构化数据,而非结构化数据越来越成为数据地主要部分。 在可承受地时间范围内有效地处理大量地,多样性地数据,需要有特殊地专门技术,需要新地处理模式,这样才能具有更强地决策力,洞察力与流程优化能力。 这些特殊地专门技术或者新地处理模式便是大数据技术,是从各种类型地数据中快速获得有价值信息地技术。它包含大数据采集,大数据预处理,大数据存储,大数据处理,大数据分析,大数据可视化等技术。
工艺过程管理编制的工艺没有验证手段，不能可靠地保证在生产现场工艺能被有效地实施 工艺过程管理“甩钢笔”式的应用主要作为文档编辑的工具，基本上没有管理的功能
科技创新和产业变革日新月异，数字化转型是世界经济的大势所趋，这也是企业寻求长远发展的不二法门。数字化转型需因企制宜，众行致远。各行各业有其独特性，所以企业必需借鉴业界的成功经验，根据自己的情况取长补短，这是进行数字化转型取得成功的关键。
温湿度测量在工业生产中有着广泛的应用。通常，要实现温湿度测量和自动控制，监控室与现场之间必须敷设大量的电缆，这是一个麻烦的问题。本文提出采用无线温湿度测量的方案，不必敷设电缆，可以节省费用和时间。该采集系统是以AT89S52芯片为主要，利用数字式温湿度传感器SHT10进行收集，将收集数据传给单片机AT89S52，经过处理从无线发送模块nRF905发射出去，单片机通过模拟SPI口实现与nRF905之间的通信，因为nRF905兼具发射和接收功能，经过一定距离的通信，接受模块通过NRF905将数据传给AT89S52，单片机经处理后，将数据传给显示屏LCD1602.完成无线数据采集与发送。
衰落是影响通信质量的主要因素。由于多径衰落和多普勒频移的影响，移动无线信道极其易变。这些影响对于任何调制技术来说都会产生很强的负面效应。移动通信系统需要利用信号处理技术来改进恶劣的无线电传播环境中的链路性能
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
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，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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