随着5G的规模商用和5G技术标准的不断完善，5G应用将步入发展的快车道。受益于5G系统开放性，通过5G应用与5G网络的深度融合，实现应用面向网络的“可编程”已具备了条件。参照3GPP关于应用能力下沉移动域边沿的相关建议，结合运营商5G组网实际，对5G回传网中影响应用能力下沉决策的关键性能指标进行了数学建模，在此基础上，构建了在5G网络边沿部署应用能力的规划模型，并利用实例化数据对模型的有效性进行了验证。
SDN具有转控分离的架构特点，骨干网具有带宽资源大、链路稳定的优势，SDN在骨干网中的应用研究案例较多，但由于接入网先天性带宽较低的不足，SDN在低带宽战术通信方面的研究还较少。主要研究在战术接入网环境下SDN的应用，提出了一种针对战术接入网拓扑条件下的SDN架构应用方案以及在低带宽战术通信场景下应用SDN需要突破的关键技术，对战术通信网络从传统纯分布式封闭网络架构到SDN开放式架构的全面应用的平滑过渡具有一定的参考价值。
在工业4.0体系中,传统的工厂将因为应用CPS等技术,成为了智能工厂,这将促使工厂内的生产力大大提升,其生产的柔性也将大大提高,一条生产线可以实现更多的产品型号的生产,从而最终实现大规模个性化
机械制造工艺是将各种原材料通过改变其形状、尺寸、性能或相对位置，使之成为成品或半成品的方法和过程 ？ 机械制造工艺流程是由原材料和能源的提供、毛坯和零件成形、机械加工、材料改性与处理、装配与包装、质量检测与控制等多个工艺环节组成.
5G基于云计算、SDN/NFV以及MEC（Multi-Access Edge Computing，多接入边缘计算）等新技术，面向垂直行业提供了灵活定制、弹性部署、多层次隔离、位置相关计算等智能网络能力，给移动网络架构与协作方式带来了新的范式，加速了互联网从消费互联网到产业互联网的转型过程。未来，5G将深入人们的生活，并与产业创新及经济增长直接相关。
5G业务的发展需要快速的市场响应能力，5G网络自身开放性的特点也支持业务的快速迭代开发，借鉴IT业界的实践，可以在5G网络中引入DevOps，支持快速的业务迭代，更好地满足业务的要求。结合前期IT领域DevOps实施经验，安全管理常常是被忽略的要素，而考虑到5G自身的特点和基础网络运营对安全的特殊要求，在5G网络DevOps中必须高度重视安全管理工作，从引入DevOps之初就建立系统的安全管理体系是非常有必要的。本文分析了5G网络引入DevOps的驱动力，总结了引入DevOps后需关注的安全风险，并就DevOps实施过程中的安全管理实施要点给出了建议。
骚扰电话持续泛滥，已严重干扰了人们正常生活。而有效的骚扰电话综合治理措施，有赖于对骚扰电话的精准识别与细化分类，如业务推销类（房产中介、贷款、保险）、违法犯罪类（黄、赌、毒）、恶意骚扰类（“呼死你”）等[1]。现有骚扰电话识别技术中，基于用户标记的号码库[2]，极依赖于用户投诉标记数据，时效性差，识别范围有限，且具有主观性，可能存在误报。基于呼叫行为的号码分类[3-6]，识别结果为通用类骚扰电话（如高频电话），识别范围有限，更难以区分骚扰电话类型，不利于实施下一步针对性处置措施。基于通话内容的号码分类[7-8]，对软硬件要求高，投入成本巨大，且涉及用户敏感信息，存在数据安全风险。在无需采集用户敏感信息前提下，快速准确识别出业务推销类别的骚扰电话，是业界的技术难点。
随着5G网络部署，4G网络与5G网络将在未来一段时间内并存。在此情况下，二者需有效协同，优势互补。为解决4G网络与5G网络协同问题，首先分析了基于4G/5G协同的2.6 GHz和4.9 GHz帧结构配置方案，研究了协同组网中半静态和动态频谱共享策略，分析了语音协同能力和上下行链路预算，最后在此基础上主要对比分析了2.6 GHz和4.9 GHz频段下的路径损耗和覆盖预算，通过研究，为5G网络建设策略制定提供了技术指导。
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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”。
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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
跨越文化与地域的差异，全球4636名教师在15项能力中的集体选择指向了一个“五维关键能力模型”:学习力、教学力、共情力、创新力与引导力。尽管不同地区教师的侧重点有所不同(如海外教师更专注数智素养与幸福力)，但从全球总样本加权来看，这五项能力拥有最广泛的共识，成为人工智能时代教师专业价值的基础。它们相互交织，共同构建了一个动态的、相互赋能的全球教师五维关键能力模型。
工业软件是现代工业的“数字大脑”与“神经网络”，是制造业数智化转型升级的“软基础”。在人工智能、数字孪生与物理AI加速融合背景下，工业软件竞争正从单点产品竞争转向“平台能力+数据体系+行业知识+生态网络”的系统竞争，头部企业通过持续并购整合快速构建全链条能力版图，成为全球产业演进的重要特征。其中，西门子近年来围绕工业软件连续开展战略性收购，逐步形成覆盖研发设计、工程仿真、生产制造、运维服务和工业智能的全生命周期能力体系，成为全球工业软件由工具软件向工业智能平台演进的重要代表。
自2014年进入中国市场以来，智慧货运中心始终致力于打造合规、高效、可持续的中国 物流货运行业，助力实现智慧货运中心的全球减碳目标。智慧货运中心支持工业和政府部 门在排放测算与减排方面的政策目标，并且依托“零排放货运行动”平台，积极推广新能 源重卡的应用。同时，基于可持续航空燃料在全球货运航空减排中的重要作用，智慧货运 中心也着力构建面向中国及亚洲地区的行业交流平台。为实现零排放货运的长期目标，智 慧货运中心将在所有项目中建立系统性机制，全面跟踪并评估潜在与已实现的减排成效。
自2022年大语言模型(Large Language Model, LLM)取得突破以来，人工智能(ArtificialIntelligence,AI)正从“生成式工具”逐渐演进为“自主行动主体”。以大语言模型作为推理与决策核心的智能体(Agent)，能够感知环境、规划路径、调用工具、保持记忆，在有限人类监督下自主完成多步骤的复杂任务。2025年以来，智能体的数量和能力呈持续增长态势，应用场景和发展规模不断扩大，为千行百业的发展提供巨大的赋能价值。然而，与高速发展的智能体技术相伴的是日益凸显的安全挑战。近期国内外频发的智能体安全事件，以及政策界和学术界相继发布的安全风险提示均表明，技术演进与安全治理之间存在显著的时间差。
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