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移动时代的样本数据生产新体验

移动时代的样本数据生产新体验 国内的人工智能狂欢节 ′ 自嗨模式 ′ 截止2017年3月,国内已有超过488家人工智能公司获投,却无一家样本数据生产公司 ′ 拥有 历史积累 的高质量样本数据,是人工智能创业公司必备条件,却沿用传统样本数据生产方法 ′ 国内传统数据生产服务商专注于抢占市场份额与建立数据保护壁垒,却无心生产模式变革

  • 2021-12-31
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新媒体代运营服务平台

截至目前,知家已完成平台 第一阶段MVP验证,累计服 务60家中小企业,粉丝规模 达300万,每月新增客户超 过20%,近6个月的客户续 单率超过90%,2016年平 台总收入220万元,2017年 平台计划服务500家中小企 业,粉丝规模约2000万,预 计收入1500万元。

  • 2021-12-31
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5G NR控制信道容量能力综合分析

文章首先分析了PDCCH的结构、DCI格式和容量能力,当配置的OFDM符号是1、2、3个时,可用的CCE数分别是45、90、135个,根据DCI格式的不同,可用的PDCCH数分别是11-22、22-45、33-67个。 然后分析了PUCCH的格式、UCI的负荷和每个PUCCH格式的容量能力,根据承载的UCI不同,同一个PRB上可以复用1-12个PUCCH格式0;根据PUCCH的长度和是否时隙内跳频,同一个PRB上可以复用12-84个PUCCH格式1;根据PUCCH的长度和分配的PRB数,PUCCH格式2可用的bit数是16-512个;根据PUCCH的长度、分配的PRB数、是否有额外的DM-RS、调制方式,PUCCH格式3可用的bit数是24-4608个;同一个PRB上可以复用2个或4个PUCCH格式4,根据PUCCH的长度、是否有额外的DM-RS、扩频因子、调制方式,1个PUCCH格式4可用的bit数是6-144个。

  • 2021-12-31
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全面解析5G前传光模块方案

eCPRI协议定义了多种拆分模式。较高协议层的接口需要较低的传输带宽。在主流拆分方案中,一些物理层信号处理功能从基带传输到天线侧,仅需从前传接口获得25Gbit/s的速率。近年来,对主流前传光模块的需求已从4G时代的10Gbit/s演变为5G时代的25Gbit/s。

  • 2021-12-31
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面向工业制造的确定性网络技术发展研究

创新型国家建设提出了对网络强国的要求,工业互联网应与工业制造协同推进。工业制造的发展依赖于通信网络的升级,新一代网络技术赋能工业制造成为重要发展趋势。目前,以太网已大规模应用于工业网络(如工厂内网、工厂外网等),互联网协议网络接入的工业设备达到 1.2×1010 台(截至 2020 年)。

  • 2021-12-31
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数据中心液冷技术应用研究进展

液冷技术可提高散热密度、节能减排、降低数据中心的碳足迹,开展数据中心液冷技术的应用研究具有积极的科学意义。详细介绍了应用于数据中心的不同液冷技术及其冷却液。从冷却温度、节能效率、热回收性能3个方面对近年来国内外数据中心液冷技术的应用研究进展进行了综述,结果表明液冷技术冷却温度高,节能效果明显,具有优秀的热回收性能。指出合理分配使用侧及冷源侧的温差,提高部分负载下液冷系统的节能性,探索冷却温度、节能效率及热回收性能三者之间的最佳耦合关系是数据中心液冷技术的应用研究方向。认为数据中心液冷技术的应用仍需持续实践及深入探索。

  • 2021-12-30
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2020年精确制导武器制导技术发展综述

当今世界,处于百年未有之大变局,军事理论创新和技术进步驱动融合催化,世界新军事变革进入了关键性的质变阶段。精确制导技术作为导弹等精确制导武器最重要的分系统技术,是各军事强国争相发展的战略前沿技术。2020年,精确制导技术取得多项突破,射频、复合制导等持续发展,分布式协同作战体系成熟度进一步提升,智能精确制导技术深入发展,量子、微波光子、水下探测等新体制制导技术成果加速转化,融合渗透形成了精确制导技术多元化、智能化、分布式发展趋势。

  • 2021-12-30
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解析5G安全(一):5G网络架构

1. 接入网:基站部署于接入网,主要负责UE(User Equipment,用户终端)在无线侧的接入与管理; 2. 传输网:由一系列运营商的交换和路由设备组成,主要用于传输基站与核心网之间的控制信令与用户数据; 3. 核心网:部署了一系列核心网网元,这些网元协同对UE进行鉴权、计费和移动性管理等

  • 2021-12-29
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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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。

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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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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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