5G及其演进中的毫米波技术

第五代移动通信（5G）低频段（Sub-6GHz）已开始商用，5G 毫米波技术也逐渐成熟，预计将于 2022 年开始商用。第六代移动通信（6G）的研究也已启动，而且关于 6G 的愿景以及核心技术的论文也开始增多。本文主要讨论毫米波技术在 5G 及未来 6G 中的应用及核心作用。

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基于分布式数据库Cedar的高效工单管理系统设计与实现

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利用连续体中以束缚态为中心的动量-空间偏振涡旋产生光学涡旋光束

光学涡旋是一种光束，具有螺旋相位前沿和光束中心的零强度点。光学涡旋携带轨道角动量，这是一种新的光自由度，极大地拓宽了光学显微镜、光学微操作、光通信和量子信息处理等领域。因此，光学涡旋的产生已成为可见光、微波和无线电波等波长范围内的热门话题。在低频范围内，螺旋相位板和相控阵天线是产生光学涡流最常用的方法。然而，由于器件厚度和馈电网络布置的限制，当工作波长变小，接近太赫兹或可见光范围时，这两种结构都难以制成紧凑的可集成器件。最近，随着超表面的快速发展，微米或纳米尺度的平面光学涡旋发生器已经变为可能，尽管单个单元仍需要复杂的设计和制造，实际应用需要精确对准光束中心。

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特高压产业链深度解析

随着光伏、风电的发电装机量不断增长，弃光、弃风问题在西北地区一些电力需求较弱的省份尤为严重。特高压工程将新能源电力输送至东中部等电能需求高的地区，可以平衡能源与负荷分布、有效缓解新能源消纳问题。

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5G毫米波引发的各国频带战争

无线设备数量与其消耗的数据量每年都以等比级数增加——年复合成长率（CAGR）达53%。当这些无线设备创造并消耗资料时，连接这些设备的无线通信基础设施也必须随之演进，才能满足成长的需求。3GPP定义三种高阶5G使用案例（图1）的目标是随时随地提供可用的移动宽带数据，然而，仅仅提升4G架构网络的频谱效率，并不足以提供所需数据速率的步阶函数。

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联邦学习在证券行业的应用初探

联邦学习的概念在2016年由谷歌率先提出，最初用于解决安卓手机更新本地模型的问题。而近年来随着各个国家对个人隐私和数据安全的重视逐步提高，联邦学习作为机器学习和隐私计算的结合体，为解决数据孤岛问题开辟了一片全新领域。在医疗、金融、零售等领域逐渐涌现出了一些很有价值的应用场景，有部分场景已进入具体的落地应用阶段；在业界也出现了支持联邦学习架构体系的工业级开源框架，如FATE（Federated AI Technology Enabler）。

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零知识证明应用到区块链中的技术挑战

区块链是一种以密码学算法为基础的点对点分布式账本技术，然而，公开透明的区块链账本辅以社会学挖掘、数据挖掘等统计学方法，使得用户的隐私面临重大威胁，因而隐私保护成为当前区块链技术研究的热点。总结了已有的隐私保护方案，重点聚焦于零知识证明技术，阐述并分析了零知识证明应用到区块链隐私保护方案中的技术挑战，并给出了具有指导意义的解决方案。

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水印技术在物联网安全中的应用

信息安全被认为是与数据通信领域各种基础设施最密切相关的问题之一，现代很多研究都在寻找有效的、轻量级的信息安全保护方法。数字水印是一种通过数据嵌入和数据提取过程来隐藏数据的安全技术，它能集成到不同的帧中，数字水印是一种通过数据嵌入和数据提取过程隐藏数据的安全技术。水印技术被集成到不同的帧中，而不会像传统的加密技术那样增加额外的信息。因此，对于运行在物联网（IoT）上的应用程序，采用水印技术进行数据加密是有效的。本文介绍了不同的数字水印算法和方法在物联网信息安全中的应用。

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