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非接触式感应:深圳市乐泡网技术有限公司

洗手液/洗澡液自动感应出泡沫 -非接触式感应出洗手/洗澡泡沫是洗沐发展的必然趋势:美国BBW(Bath & Body works 美国本土最 大日化集团)、英国利洁时(ReckittBenckiser 世界500强)集团带动家用皂液器(洗手液)发展。两 个集团年销售洗手型皂液器过百万只。

  • 2021-12-31
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5G的风口下重点谈谈光通信与5G基站

在光模块产业链中,其生产过程是将光芯片等组件先制造成为光器件,再将光器件封装为一个光模块。其中光芯片技术含量最高,而高端光芯片的核心制作技术被国外芯片厂商掌握,主要依赖美日等国家的进口,国内厂商面临核心专利被国外垄断的风险

  • 2021-12-31
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迈向5G的3D-MIMO技术应用与演进

3D-MIMO不仅是现有TD-LTE的增强技术,更是未来5G实现容量和频谱效率提升的核心技术,必将在未来的移动通信发展中发挥巨大作用。3D-MIMO通过采用二维天线阵列和先进的信号处理算法,实现精确的三维波束成形,在传统水平面波束覆盖基础上增加了垂直面的波束覆盖能力,实现立体深度覆盖和周边水平密集区域覆盖,具有更好的干扰抑制和空间多用户复用的能力,能够最大限度地利用已有站址和频谱资源,有效解决传统优化需要部署多个基站才能解决的高密话务、高端客户和高速业务等更好用户体验需求。3D-MIMO是把5G技术应用到4G网络的典型案例和成功实践,相比现有4G技术,采用3D-MIMO技术的小区下行和上行平均吞吐量分别是现有4G基站的3-5倍和2倍,既有效解决了4G存在的“三高一限”严重制约用户体验的现实问题,也将为移动互联网应用的规模发展提供有力的技术支撑,可极大满足5G时代用户密集区域的流量业务需求。

  • 2021-12-31
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电梯运行质量监控方案汇报

---2008年5月,国家对国资委直属基础通信运营企业进行结构调整,即中国移动与中国铁通实施资产合并、中国联通与中国网通实施兼并并组建新的中国联合网络通信有限公司、中国电信收购原中国联通的CDMA网络与业务。 ---2009年1月,国家工业与信息化部正式在中国大陆启动3G通信运营,中国移动获得TD-SCDMA、中国联通获得WCDMA、中国电信获得CDMA20003G运营牌照。 ---2010年10月,国务院发布《国民经济与社会发展第十二个五年规划》,使用了较大篇幅提出全力推进社会各行业以云计算、物联网技术为代表的信息化建设。

  • 2021-12-30
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用机器学习预测药物在靶点上的停留时间

药物在靶点上的停留时间(即与特定蛋白靶点结合的持续时间),在某些蛋白家族中,对药效的影响比结合亲和力更重要。为了在药物发现中对停留时间进行有效的优化,需要开发能够预测该指标的机器学习模型。预测停留时间的主要挑战之一是数据的匮乏。本章概述了目前所有可用的配体动力学数据,提供了一个迄今为止最大的GPCR-配体动力学数据资料库(公开来源)。为了帮助解读动力学数据的特征(这些特征的纳入对于预测停留时间的计算模型是有益的),我们总结了影响停留时间的实验证据。最后,概述了用机器学习预测停留时间的两种不同的工作流程。第一个是根据配体特征训练的单靶点模型;第二个是根据分子动力学模拟产生的特征来训练的多靶点模型。

  • 2021-12-30
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面向下一代战争的雷达系统与技术

随着军事科技的快速发展,下一代战争成为当前军事领域的热门话题。本文在研究下一代战争的定义和特点的基础上,提出了下一代战争对雷达系统的需求。针对下一代战争对雷达系统的需求,从面向下一代战争的雷达系统和面向下一代战争的雷达技术两个主要方面对未来主要雷达系统的形态和应用以及关键技术的概念内涵和发展方向进行了分析与总结,并给出了发展建议。本文对于未来一段时期雷达系统的发展和关键技术的研究具有一定的指导意义。

  • 2021-12-30
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大数据质量稽核的监控实施方法

数据质量的好坏直接关系到信息准确度和业务有效性。只有解决数据质量问题并保证数据资产的科学性,才能有效反映企业运营和市场事实。科学有效的数据能够让企业经营决策可靠精确。大数据时代,数据将会呈爆炸式增长,海量的数据一方面为运营商带来大量信息资产,另一方面无用数据、干扰数据也呈指数级增长。因此,围绕企业大数据的生命周期管理,实现数据的全过程质量监控非常重要。

  • 2021-12-29
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面向5G的IP RAN承载网架构演进方案

5G网络架构的变化对承载网提出了新的挑战,通过研究和跟进IP RAN侧的演进与内容重构,探讨5G网络承载需求,分析网络不确定性对承载网建设的影响,并结合近年来基础网络架构的搭建,给出IP RAN作为5G承载网技术的网络建设方案及发展建议。

  • 2021-12-28
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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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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。

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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。

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