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太赫兹通信关键技术与发展愿景

 6G研究已启动,太赫兹通信技术以其支持超大带宽资源和超高通信速率等技术特点成为未来6G愿景实现的关键候选技术。从太赫兹通信技术特点出发,讨论了太赫兹通信未来可能的应用场景,系统分析了太赫兹通信的关键技术方向、产业发展现状与面临挑战,最后提出了未来太赫兹通信技术的目标愿景与发展建议。

  • 2021-12-31
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5G NR Massive MIMO检测器设计的难点

信道估计在通信系统中占据重要地位,估计准确与否,会对系统性能产生深刻影响,尤其是在信道译码器无法抵抗由于信道估计误差过大带来的影响。首先,massive MIMO系统具有大规模天线阵列,对应的信道响应符合一定的大数定律(LLN)。其次,目前massive MIMO采用的是TDD技术。该技术不同于FDD技术,具有信道互易特性。TDD技术的研究仍然具有挑战性。最后,massive MIMO系统的导频污染问题仍未解决。当在一个小区中使用正交导频序列,而在小区之间使用相同的导频序列组时,就会出现这个问题。产生这个问题的主要原因是,当用户使用同一组训练序列或非正交训练序列时,相邻小区的用户发送的训练序列是非正交的。因此,基站估计的信道不是本地用户与基站之间使用的信道,而是被其他小区用户发送的训练序列污染的信道。图1显示了因多小区造成的导频污染的场景。

  • 2021-12-31
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浅析5G承载网接入环流量需求

5G承载网回传/中传主要分为三种技术:基于分组增强的光传送网(OTN),基于灵活以太网(FlexE)的切片分组网络(SPN)和IP RAN增强方案。其中支持切片的光模块是承载网中必不可少的关键部件,可以说是5G承载网的核心所在。

  • 2021-12-31
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支持数据隐私保护的多方共赢技术

联邦学习的初衷旨在保护用户数据隐私,但这种分布式学习框架同时带来了诸多安全问题。首先需要引起重视的依然是数据隐私问题。虽然在联邦学习整个训练过程中,用户数据始终都保持在本地,与中心服务器交互的只是梯度或者本地模型,但有研究表明,攻击者通过用户上传的更新模型依然可以推测出用户的部分隐私信息。

  • 2021-12-30
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隐私安全计算之联邦学习

人工智能时代兴起,数据资源成为维持相关产业的基础原料,是否能够获取相关海量数据能力成为制约产业发展重要因素。然而,由于数据安全问题、竞争关系等因素,数据在各个行业甚至公司的内部以“数据孤岛”的形式存在,随着数据隐私安全问题突出,国家管控越来越严格,先后发布《网络安全法》等法律法规,在社会层面上,用户对个人隐私数据越发重视。以往科技巨头它们通过提供基于云的AI解决方案以及API,获取大量高质量的业务和个人数据模式,在未来发展中可能受到极大的限制。为此,研究如何在保护隐私和安全的前提下,解决数据孤岛问题实现数据共享需求越来越突出,隐私计算受到极大重视,联邦学习应运而生。

  • 2021-12-30
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基于三维可视化技术的电厂地理信息系统设计与应用

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  • 2021-12-30
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基于bim技术的建筑设施管理信息提取与应用

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  • 2021-12-30
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多agent技术在智能建筑系统集成中的应用

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  • 2021-12-30
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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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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