近十年的VI-SLAM算法综述与发展

一个完整的 SLAM（simultaneous localizationandmapping）框架包括传感器数据、前端、后端、回环检测与建图，如图1所示，其中，前端将传感器的数据抽象成适用于估计的模型，回环检测判断机器人是否经过已知的位置。而后端接受不同时刻前端测量的位姿和回环检测的信息并对它们进行优化，从而得到全局一致的轨迹。建图则是根据状态估计得到的轨迹建立与任务要求相对应的地图。通常,仅含有前端和局部后端的框架被称为里程计, 而带有回环检测和全局后端的完整框架被称为 SLAM。

2022-01-11
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面向有色测量噪声下UWB/INS组合行人导航的分布式卡尔曼滤波

为了降低室内环境下INS/UWB组合导航中有色测量噪声（CMN）对导航精度的影响，本文对高斯-马尔可夫CMN下的分布式KF（dKF）进行了改进，使用可变CFM，使CFM能够随着导航环境的变化而变化。针对分布式KF，局部滤波器利用INS和UWB分别测量的距离之差作为其观测量，对目标行人的位置进行预估。在此基础上，主滤器通过融合局部滤波器的估计值来估计目标行人当前时刻的位置。实验表明，与标准dKF相比，使用可变CFM改进的dKF可以将定位均方根误差（RMSE）降低26.85%。

2022-01-11
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Kubernetes集群网络从懵圈到熟悉

一个Linux容器的网络栈是被隔离在它自己的Network Namespace中，Network Namespace包括了：网卡（Network Interface），回环设备（Lookback Device），路由表（Routing Table）和iptables规则，对于服务进程来讲这些就构建了它发起请求和相应的基本环境。

2022-01-11
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风控贷后管理场景下的语音和文本数据应用

在贷后管理实务中，除了风控场景常用的各种结构化数据特征（用户个人属性，用户行为，外部资信等），还有大量的以语音和文本等非结构化形式存在的信息，如人工或AI催收记录，如何在贷后模型和策略中灵活运营语音和文本数据，将会是贷后管理能力的一个重要体现。

2022-01-11
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带宽、延时、吞吐率、PPS这些都是啥？

在 TCP 三次握手过程中，当服务器收到客户端的 SYN 包后，内核会把该连接存储到半连接队列，然后再向客户端发送 SYN+ACK 包，接着客户端会返回 ACK，服务端收到第三次握手的 ACK 后，内核会把连接从半连接队列移除，然后创建新的完全的连接，并将其增加到全连接队列，等待进程调用 accept（）函数时把连接取出来。

2022-01-11
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云时代全光底座架构及关键技术

随着5G和云时代对业务带宽、网络性能、网络安全、网络管控等要求的不断提高，光网络将进一步直接提供面向连接的网络服务，同时也成为运营商网络的坚实底座，满足云时代不同带宽、性能、安全、业务等级等需求的综合业务承载，光网络发展面临着巨大的机会与挑战。对云时代全光底座的架构进行了阐述，基于该架构，分析了超高速传送、全光综合接入、SDN化管控、开放与解耦，以及智能化增强与光网数字孪生等光网络关键技术。

2022-01-10
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高速公路智慧管控五大“代际协同”

近几年以智慧交通为主题的行业快速发展。一方面，依托5G、云计算、物联网、移动互联、智能驾驶等技术的新基建，已经成为国家的一项重要需求。高新技术产业，尤其是头部的互联网公司，纷纷的把智慧交通作为重要的技术发展载体和应用的对象，大范围的进入到交通行业，抢占市场；另一方面，交通运输行业对于依托新的技术发展，快速提升建设运维管理和服务能力方面的需求和要求也逐渐形成共识。交通运输部门密集发布各种支持政策和指导意见，各地智慧交通建设的计划层出不穷，希望能够大幅推进交通智慧化的发展，提供更好的运输和出行服务。国家也希望在国际科技领域能够弯道超车，实现交通强国。

2022-01-10
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5G如何由浅入深赋能工业互联网

5G是驱动工业互联网蓬勃发展的关键使能技术之一，而工业互联网也是加快5G商用规模部署的重要突破口之一，二者相辅相成。到2035年，工业将占据5G创造的全部经济活动中的最大份额，实现约3.4万亿美元产出，占5G总产出的28%。 5G将从四个方面由浅入深赋能工业互联网，从工业企业OT+IT架构底层向上层逐步延伸、从辅助功能向生产过程控制逐步延伸、从eMBB向mMTC和uRLLC逐步延伸、从5G无线连接技术向5G网络技术边缘计算/网络切片/TSN等逐步延伸。

2022-01-10
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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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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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2026工业网络现状报告

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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2026金融智能体可信互联研究报告

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。