5G技术应用中电路材料选择的考虑

随着物联网的兴起和移动互联网内容的日渐丰富，人们对移动通信网络的传输速率以及服务质量提出了更高的要求，第五代（5G）无线移动通信技术应运而生并得到快速发展。与此同时，5G也将渗透到其他各种行业领域，与工业设施、医疗仪器、车联网等深度融合，有效满足工业、医疗、交通等行业的多样化业务需求，实现真正的“万物互联”。

2022-01-06
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弱电从业人员必备无线网络技术知识

AP就是传统有线网络中的HUB，也是组建小型无线局域网时最常用的设备。AP相当于一个连接有线网和无线网的桥梁，其主要作用是将各个无线网络客户端连接到一起，然后将无线网络接入以太网，从而达到网络无线覆盖的目的。

2022-01-05
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铜仁恒信东顺客户数据分析报告

总来电量1561批次，其中3、4月份通过几次户外拓展活动收集了部分客户资源，对增加来店量（集客）有一定的提升，但同时由于5、6月份是铜仁的雨季，因天气等自然因素和自身的宣传力度和范围的限制，导致来店量急剧下降，7、8月又逐渐回升。

2022-01-05
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浅谈小机下移之NUMACPU及应用部署

NUMA是NonUniform Memory AccessArchitecture非统一内存访问架构的缩写。在此之前是对称多处理器（SMP）架构，即服务器中各CPU都是对称的，共享相同的物理内存、IO等资源，每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的，SMP通常也被称为一致存储器访问架构（UMA）。SMP这种共享的架构决定了SMP的扩展能力有限，任何一个共享的环节出现瓶颈都会影响扩展能力，特别是内存资源，每个CPUCore都是通过共享的北桥控制器来访问内存，随着core数量的增加，内存访问冲突也会成倍增加，容易造成CPU资源的低效浪费，即使增加CPU，性能也无法得到线性增长。

2022-01-05
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一文盘点10大连接数百亿终端的无线网络技术

物联网架构一般被分为感知层、网络层、平台层和应用层，其中网络层处于物联网生态系统的枢纽位置，在物联网设备连接方面扮演着举足轻重的作用。物联网的最终目标仍然是服务于人，因此，具有更高便携性的无线网络连接技术得到了更广泛的关注。在互联网时代已经发展出一大批无线网络技术，面向万物互联，无线网络连接技术得到了更好的发展。

2022-01-05
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自动化机器学习平台的技术现状及趋势

数据科学平台，当前在一定程度上越来越关注与面向机器学习的关联性分析。而这个技术重点，其实就是围绕以机器学习方法，进行从数据存储、获取、处理、特征提取、方法及参数选择、训练、部署、应用挂接等这个大过程、大闭环的实现。从这个角度，数据科学平台、开始与数据分析平台、机器学习平台、人工智能平台具有了越来越多的同质性。

2022-01-05
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FBAR滤波器的工作原理及制备方法

传统的无线通信系统常常用到介质滤波器和SAW（Surface Acoustic Wave，声表面波）滤波器。介质滤波器虽然有较好的性能，但体积大，不便于用到便携式设备中；SAW滤波器体积小，目前虽得到广泛运用，但仍存在工作频率不高、插入损耗较大、功率容量较低等缺点；而FBAR滤波器既综合了介质陶瓷性能优越和SAW体积较小的优势，又克服两者的缺点，其体积小、高Q值、工作频率高、功率容量大、损耗低，是替代SAW滤波器的下一代滤波器，也是被业界认为最有可能实现射频模块全集成化的滤波器。

2022-01-05
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一文解读合成数据在机器学习技术下的表现

为了测试每个数据集的强度，我将采用三种不同的机器学习技术：多层感知器（MLP），支持向量机（SVM）和决策树（Decision Trees）。为了帮助训练，由于某些特征的幅度比其他特征大得多，因此利用特征缩放来规范化数据。使用网格搜索调整各种模型的超参数，以最大化到达最好的超参数集的概率。

2022-01-05
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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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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。