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dtcc爱可生-弹性数据库云PaaS平台_1.5

企业可基于对数据库ER分析模型进行拓展,并根据不同的场景需求自动解析ER模型生成相应测试数据,大幅降低不同行业部署门槛提升场景延展性

  • 2022-02-15
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云上Oracle数据库架构设计与实践

AutoMan自动建模工具通过全面标准化建模流程显著提高模型迭代效率,实现整体降本增效。凭借在技术、商业化落地成效等多方面优势,萨摩耶云已跻身第三大独立云服务科技解决方案供应商。

  • 2022-02-15
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基于监督学习的VoLTE视频通话感知评估方法

通过Python Scrapy的方法获取终端数据,结合PCA降维和监督学习的方式研究了多个终端指标对用户感知的影响,挖掘不同终端以及指标对VoLTE视频通话感知的影响。结合移动终端领域、计算机软件领域和机器学习中的神经网络优化模型,建立了一个手机设备端硬件指标对VoLTE视频通话重要参数的影响指标体系模型。通过AUC等模型检验指标体系模型,评估模型AUC值达到0.7,验证了该方法的有效性。

  • 2021-12-06
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基于PDR辅助的视觉室内定位算法的研究

GPS信号对建筑物的穿透能力有限,无法满足人们室内定位精度的需求。为了弥补这一不足,通过对现有室内定位技术进行研究,对比分析各种技术在不同室内环境下的优缺点,提出了基于PDR辅助视觉室内定位的方法。首先对光照条件不足和误差累积对于定位精度的影响进行独立评价,然后综合考虑多种因素融合算法性能进行分析,并给出了复杂室内环境下应用该算法进行定位的可行性。最后通过实验证实了该算法的可靠性和鲁棒性。

  • 2021-12-06
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中国移动数据中心SDN网络架构及关键技术

提出了一种适用于大规模数据中心的SDN组网方案及其对应的网络架构和关键技术。在该组网方案下,引入多POD组网结构,每个POD内部署独立的SDN控制器及转发设备,通过统一的云管理平台集中管理多个POD。基于SDN的大规模数据中心组网方案旨在打破传统云平台和SDN控制器管理规模性能的限制,满足数十万台服务器的数据中心建设需求。该方案已成为通信行业SDN大规模网络的标杆方案,目前已在中国移动私有云数据中心规模商用。

  • 2021-12-06
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面向6G的非正交多址接入关键技术

非正交多址接入技术凭借其良好的过载性能被认为是满足下一代移动通信(6G)超大连接、超低时延和高可靠性需求的关键技术之一,但目前相关理论研究尚不充分,且其应用仍面临着接收机实现复杂度过高等问题。首先提出了复杂度受限下NOMA设计理论模型,接着给出了NOMA系统的发送端理论分析和接收端方案设计,进一步提出了一种基于可靠性的期望值传播算法,仿真结果表明在性能损失可接受范围内,复杂度较EP接收机降低了约35%,最后,将NOMA与多入多出技术相结合,进一步提升系统的性能,为低复杂度、逼近容量界的NOMA方案设计提供了理论和关键技术支撑。

  • 2021-12-01
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基于可重构智能表面的移动通信简要综述

现代移动通信的发展揭示了无线信道的随机性和不确定性是影响无线传输质量的关键因素,发射机的无线电波在传输过程中与传输路径上各种物体不可控制的相互作用,导致接收端信号质量降低,目前正兴起的6G使能技术研究中,可重构智能表面是被积极探索的新兴范式。通过对可重构智能表面的概念、基于可重构智能表面的信息调制、基于可重构智能表面的无线中继、以及未来研究方向四个方面进行简要综述和讨论,揭示了可重构智能表面辅助的移动通信系统有潜力使网络运营商通过主动控制无线电波的反射来克服自然无线传播的负面影响,重塑无线传播环境,进而大幅提升通信性能。

  • 2021-12-01
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面向6G的智能表面技术综述

智能表面是一个跨学科新兴技术,在学术界也被称为大型智能表面(Large Intelligent Surface),可重配智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface),金属超表面(Metasurface),软件定义超表面(Software Defined Surface/Metasurface)等。智能表面技术最早由电磁学、材料学的科学家进行研究,之后被引入实际应用中,例如电磁隐身材料、全息成像、雷达波束扫描等。智能表面在20世纪就已经被提出,其技术前身是军用雷达和反雷达设备,主要应用于毫米波、太赫兹等高频波段,因此在早期并没有引起移动通信系统的关注。2017年,Nature Communication杂志上发表了一篇智能表面相关论文[1],论文中介绍了工作于7.8?GHz频段的反射型智能表面,通过1?bit相位控制实现了动态全息成像。智能表面技术再次受到业界广泛关注,尤其是通信界的关注,被认为是6G系统的潜在关键技术之一。

  • 2021-12-01
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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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数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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市场研究:专项债助力土地收储落地观察

2024年11月,自然资源部正式发文,明确允许地方政府运用专项债券资金收回收购存量闲置土地,优先覆盖企业无力开发、已供应未动工的住宅与商服类闲置用地,为盘活存量土地、优化土地供需格局提供了政策依据。

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