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无线电-天线技术指标解析

天线方向图是空间立体图形,但是通常应用的是两个互相垂直的主平面內的方向图,称为平面方向图。在线性天线中,由于地面影响较大,都采用垂直面和水平面作为主平面。在面型天线中,则采用E平面和H平面作为两个主平面。归一化方向图取最大值为一。

  • 2022-01-07
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磁共振成像技术发展简史

核磁共振是一种常见的影像检查方式。全球首次为病人做核磁共振检查是在1977年7月3日。该技术是基于物理学家拉比有关测量原子核在磁场中性质的研究发展而来的。拉比在1988年去世前不久,也使用核磁共振机器进行了检查,他说:“我在那部机器中见到了自己,我从未想到我的研究会变成这样。”

  • 2022-01-06
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北斗三号窄带抗干扰射频通道指标分析

鉴于后续北斗三号系统多个频点在特殊行业应用中抗窄带干扰成为必须项,抗窄带干扰能力成为左右客户选择方案的重要因素。本文针对抗窄带干扰应用对射频通道的关键指标要求进行分析,以备后续应用开发参考。

  • 2022-01-06
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噪声系数系列:噪声来源、定义及影响

散粒噪声是由电子管或半导体固态设备中载流子的随机波动产生的,比如PN结二极管,当级间存在电压差时,就会发生电子和空穴的移动,此过程中就会产生散粒噪声。其功率谱密度也不随频率变化,也是一种白噪声。散粒噪声是半导体器件所特有的,无源器件(比如衰减器)是不产生散粒噪声的。

  • 2022-01-06
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5G移动通信网络技术发展趋势

在信息技术与科学技术高速发展的背景下,5G移动通信网络技术已经成为社会各界高度关注的话题。5G相比于4G、3G通信网络技术,其移动通信速率有了质的提升,是移动通信技术中取得的重大突破。5G技术不仅关系着人民群众的生产生活,还关系到国家的信息安全,具有重要的战略意义。本文对5G通信网络技术以及未来发展趋势进行了深入的研究与分析,希望可以起到一定的参考作用,促进我国5G移动通信网络技术的发展。

  • 2022-01-06
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5G网络技术国防应用

新兴的5G网络技术为美国国防部提供了使用先进的通信技术和网络的机会。与现有的4G网络相比,它大大提高数据传输速率,降低延迟,并具有显著的节能潜力。5G技术的集成可以为国防部提供一个以更低的成本利用系统优势以满足作战需求的机会。改进的商用5G技术为国防部提供了许多军事行动上的便利,但也在网络安全、频谱管理和网络优化方面提出了新的挑战。国防科学委员会5G网络技术国防应用快速特别工作组的成立,旨在为潜在的国防部5G应用明确一条降低供应链风险、建立频谱共存的过程以及改造现有的通信基础设施的道路。

  • 2022-01-06
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5G无线网络和联网汽车推动互连技术

我们中的许多人都经历过带宽限制,这限制了我们可以在线执行的操作,尤其是在许多人在家工作的时候。这增加了对 5G 的需求,5G 提供了完成计算密集型基于互联网的商务和休闲活动所需的更高速度和容量。随着车对车 (V2V) 和车对一切 (V2X) 技术成为我们交通和城市基础设施的一部分,5G 无线网络也将为交通带来重大机遇。无人驾驶汽车可能还有很长的路要走,尽管我欢迎自动车辆在 COVID-19 大萧条期间为我的家提供补给。车载5G将涉及几乎所有的即时的信息,以每秒千兆位 (Gb/s) 数据速率和远远超出大多数当前水平的千兆赫 (GHz) 传输频率。

  • 2022-01-06
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用全流量分析构建企业安全防御体系

随着近年来云计算、大数据、物联网、工业互联网等新兴技术的不断涌现和发展,各类业务系统相互交织,给企业所带来的安全问题也越来越突出。企业在构建安全防御体系时,参考纵深防御思想,从网络层、系统层、虚拟层、应用层,到数据层、总控层,进行层层防御,共同构建整体防御体系。

  • 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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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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