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水下无线通信的方法与应用

无线电波在海水中衰减严重,频率越高衰减越大。水下实验表明:MOTE节点发射的无线电波在水下仅能传播50~120cm。低频长波无线电波水下实验可以达到6~8m的通信距离。30~300Hz的超低频电磁波对海水穿透能力可达100多米,但需要很长的接收天线,这在体积较小的水下节点上无法实现。因此,无线电波只能实现短距离的高速通信,不能满足远距离水下组网的要求。

  • 2022-01-10
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C-V2X车联网的最新发展解析

V2X(vehicle-to-everything),并非一般意义上的汽车联网,而是通过车上的GPS定位,RFID识别,传感器、摄像头和图像处理等电子组件,按照约定的通信协议和数据交互标准,进行无线车讯和交换的大系统网络。以此来实现车辆与一切可能影响车辆的实体实现信息交互,目的是减少事故发生,减缓交通拥堵,降低环境污染以及提供其他信息服务。

  • 2022-01-10
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智能车联网系统未来展望

针对车联网在交通强国与新基建背景下的发展趋势,从智能终端、网联通信、边缘服务、云端管控等多个角度指出了智能车联网系统的发展方向,并探讨了智能车联网系统的发展在海量数据处理、通信与计算协同、边缘服务安全、大规模测试验证方面所面临的问题及相应的发展对策。

  • 2022-01-10
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车联网先导性应用进展研究

车联网产业正处于从测试验证向先导性、规模化应用发展的重要过程,我国政府高度重视车联网产业的发展。基于此,重点介绍了支持我国车联网产业发展的顶层规划和车联网先导性应用进展,以及推动车联网先导性应用的重点工作。

  • 2022-01-10
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美国网联自动驾驶现状分析和启示

网联(CV,Connected Vehicle)+自动驾驶(AV,Autonomous Vehicle)=网联自动驾驶(CAV)是美国自动驾驶发展的重点方向之一。本文从政策、典型试验场、典型公司三方面分析美国网联自动驾驶现状,并提出对中国网联自动驾驶产业发展的启示:①中国应该加强网联自动驾驶领域的综合性立法;②中国自动驾驶试验场建设应该考虑“因地制宜,突出特色”,“多层级化,同步建设”,“多种场景,典型应用”;③中国投入自动驾驶的科技公司和传统车企是时候进行深入合作。

  • 2022-01-10
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人车路网云五维协同发展5G车联网

5G车联网不仅是实现车路协同,更是实现“人-车-路-网-云”五维高度协同。人方面,以MaaS(Mobility as a Service,出行即服务)为核心,为消费者提供一站式的出行服务,让消费者成为自由的人;车方面,未来的车不仅是数据发送和接收方,还是计算节点,更是数据分享节点,聪明的车将越来越聪明;路方面,将兼具各类通讯方式(LTE、5G、LTE-V2X、5G NR-V2X等)、具备集成路侧交通信息采集发布、具备本地边缘计算能力等,通过一体化路侧智能设施打造智慧的路;网方面,5G网络两大核心能力,移动边缘计算和网络切片将构建灵活的网;云方面,将构建一体化开放数据公共服务平台和云控平台,同时通过云边协同形成强大的云。

  • 2022-01-10
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智能网联车载终端渗透率提升之道

智能网联汽车的车载终端形态多样化,包括传统的2G/3G/4G T-BOX、Tracker、OBD、UBI、智能后视镜、行车记录仪,以及ETC有源车载终端OBU和汽车电子标识无源OBU等。随着5G商用化时代和C-V2X预商用时代来临,智能网联汽车车载终端的产品形态正在发生变化。

  • 2022-01-10
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韩国5G商用情况解析

移动通信技术一直延续着十年一代的发展规律,全球首个3G网络于2001年10月在日本商用,首个4G网络于2009年12月在瑞典启动。十年后的2019年4月,全球首批5G商用用户在韩国诞生,人类正式进入万物智联的5G时代。虽然临时抢跑有作秀之嫌,但从网络规模、频谱适配、终端类型、业务模式、资费策略以及用户数量等角度,韩国5G处于全球领先地位是毫无质疑的,在网络商用半年之际,系统回顾和分析韩国5G的进程有利于我们加深对行业的理解和认知。

  • 2022-01-10
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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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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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