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井工煤矿5G专网方案探讨

2020年3月,国家发展改革委、工信部、能源局等8部委联合印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》,提出到2035年我国各类煤矿都将基本实现智能化的目标。2020年7月,中国煤炭工业协会发布了《煤炭工业“十四五”高质量发展指导意见(征求意见稿)》,其中提到煤炭科技发展将以第四次工业革命为统领,以5G、区块链技术等新一代信息技术为重点。当前井工煤矿普遍采用4G+Wi-Fi,难以满足实时、大带宽的传输需求,5G技术将成为智能开采信息传递的内在要求。

  • 2021-12-16
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面向6G的卫星通信网络架构展望

分析和研究了未来6G卫星网络架构并提出了设想。首先介绍国内外星地融合的研究现状,结合6G网络的愿景、需求和6G网络架构的当前研究成果,总结了6G网络架构的技术特征;然后通过对人工智能(AI)在通信领域的研究和应用分析,以及AI在6G网络中关键作用的深入挖掘,提出了AI赋能的6G卫星通信网络总体架构、接入网架构及核心网架构的设想,同时提出了分阶段演进和分步骤实现的建设思路,最后对基于区块链的6G卫星通信网络韧性鲁棒机制进行了技术探讨。

  • 2021-12-15
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5G及后5G通信中的低轨小卫星星座

5G和后5G网络迈向真正泛在连接的下一个前沿方向是利用低轨小卫星星座支持三类5G用例:增强移动宽带(eMBB)、海量机器类通信(mMTC)和超可靠低时延通信(URLLC)。本文对能够实现这些网络与5G和后5G系统全面集成的架构和技术进行了全面论述。

  • 2021-12-15
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混沌系统与混沌理论

混沌系统是指在一个确定性系统中,存在着貌似随机的不规则运动,其行为表现为不确定性、不可重复、不可预测,这就是混沌现象。混沌是非线性动力系统的固有特性,是非线性系统普遍存在的现象。按照动力学系统的性质,混沌可以分成四种类型:时间混沌、 空间混沌、时空混沌、功能混沌。 混沌理论(Chaos theory)是一种兼具质性思考与量化分析的方法,用来探讨动态系统中(如:人口移动、化学反应、气象变化、社会行为等)必须用整体、连续的而不是单一的数据关系才能加以解释和预测的行为。 混沌理论还有一个是发展特征,其有三个原则: 1、能量永远会遵循阻力最小的途径 2、始终存在着通常不可见的根本结构,这个结构决定阻力最小的途径。 3、这种始终存在而通常不可见的根本结构,不仅可以被发现,而且可以被改变。

  • 2021-12-14
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关于天地一体化信息网络发展建设的思考

在维护和拓展国家利益时,我国信息网络一直面临着“覆盖出不去、信息难兼容、服务响应慢、安全有隐患”的困境,建设天地一体化信息网络,是应对挑战的有效途径。基于此,分析了国内外相关天地一体化信息网络系统发展现状及趋势,给出了天地一体化信息网络体系结构设想、关键技术和实施策略。

  • 2021-12-15
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天地一体化网络体系能力参考模型设计

近年来,随着电子和航天技术的飞速发展,空间网络相关技术日渐成熟,加快建设天地一体化网络,通过天地配合实现网络的延伸,从而达到全球无缝覆盖的目标,是我国下一步网络发展的重点。天地一体化网络的建设是一项复杂的体系工程,亟需从顶层开展体系能力的设计与建模。本文在现有天地一体化网络总体架构研究的基础上,提出分层的体系能力参考模型,研究其组成、能力与相应的技术体制,为构建天地一体化网络提供了重要参考。

  • 2021-12-15
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海洋无人系统跨域协同观测技术进展

海洋科学作为一门以观测为主要研究手段的战略科学,其发展在很大程度上依赖海洋观测仪器设备的技术水平。纵观海洋科学史,所有重大突破无一不是技术设备创新的结果。现有的各种海洋观测平台各有优势,但均存在一定的局限性。以无人机(UAV)、无人艇(USV)和自主式水下潜器(AUV)为代表的无人自治平台具备智能、灵活、快速、机动的特点,是海洋观测技术的前沿发展方向。但目前这些平台搭载传感器的类型和数量有限,单一平台难以满足海洋任务多样性的需求。虽然已有不少针对同类型无人自治平台的组网观测研究,但在跨平台、跨域组网并形成机动集成系统方面的应用实践仍处于起步阶段。在这方面抢得先机,对于我国的海洋科技发展和海洋强国建设具有重要意义。

  • 2021-12-15
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潜艇通信技术运用研究

潜艇是水下重要作战平台,其信息保障相当重要。然而潜艇入水后,获取外界信息困难,如何解决水下通信难题是世界各国共同关心的课题,特别是未来海战场通信指挥、协同作战对潜艇通信提出了实时、双向、高速、大深度等更高要求。从无线电、水声、激光等水下通信技术特点入手,根据潜艇通信对象及需求,对各通信手段的应用场景、使用方式、运用发展趋势进行了分析研究。

  • 2021-12-15
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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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模型架构是大语言模型处理和理解信息的“大脑结构”,其创新直接决定了模型的认知上限与应用边界。 2025 年,我们实现了若干核心突破:在注意力机制方面,通过引入门控注意力机制与线性注意力优化, 显著缓解了长序列处理中的注意力沉没与计算效率问题;在稀疏化架构方面,提出全局批次负载平衡 策略,释放了 MoE 模型中专家的深度专业化潜力。这些基于模型底层逻辑的创新,为大模型在长文 档分析、复杂任务处理和多模态交互等业务场景的深度应用奠定了坚实可靠的技术基石。

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