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基于区块链的6G动态频谱共享技术

针对未来6G移动通信网络工作频段更高、覆盖范围更小、建网成本更高、带宽需求更大等问题,分析了6G网络多方共建、频谱动态共享的发展趋势,提出了基于区块链的多方频谱动态共享排队论模型,分析了区块链系统区块体长度对区块处理时延、平均队列长度之间的影响,并结合移动通信网络物理资源分配参数、区块链系统处理能力和业务特征,对基于区块链的频谱动态共享场景进行了仿真对比分析。

  • 2021-12-01
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基于虚拟仪器技术的智能交通机器人系统设计

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  • 2021-12-01
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基于人工智能技术的图书馆咨询机器人设计与实现

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  • 2021-12-01
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中国移动在A频段5G部署策略研究

首先分析了中国移动可以使用的频率资源,建议随着3G用户的大幅减少,采用SUL方式在A频段上部署5G网络,以增加上行峰值速率和降低空中接口时延,然后给出了SUL载波和NUL载波的调度方式以及SUL参数的配置原则和建议,最后给出了A频段、D频段和3.5 GHz频段的峰值速率,采用SUL方式,A频段和D频段的上行峰值速率可以达到407 Mbit/s。

  • 2021-11-30
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4.9GHz异帧干扰问题研究

相对2.6 GHz频段,4.9 GHz频段可以通过灵活的帧结构配置满足上行大带宽的行业应用需求,但异帧结构组网可能导致基站和终端之间存在交叉时隙干扰,因此研究4.9 GHz的异帧干扰问题是非常必要的。基于3D-UMa传播模型,研究了4.9 GHz频段1D:3U:1S和5D:3U:2S帧结构配置下的交叉时隙干扰问题,并结合当下行业网需求现状给出了不同场景下的4.9 GHz帧结构按需配置建议,以及干扰管理解决方法,为5G行业网帧结构部署和站址规划提供了理论指导。

  • 2021-11-30
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可定义的6G安全架构

6G将对社会生产生活进一步深入渗透,对安全提出了更高的要求。首先介绍6G网络及安全发展的驱动力和安全需求,然后提出可定义的6G安全架构模型,对模型的主要功能模块和相互关系进行阐述,最后探讨了基于软件定义的理念实现6G安全架构、能力定制与协同。

  • 2021-11-29
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基于AlexNet的茶叶嫩芽状态智能识别研究

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  • 2021-11-29
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智能变电站合并单元运维及异常分析

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  • 2021-11-29
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线

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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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智能工厂(离散)实施方法论

智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者,时间周期上会到秒级,这样导致数据量非常大,比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。

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