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一文读懂蜂窝车联网C-V2X

5GAA(5G汽车联盟)针对DSRC和C-V2X,在实验室及外场进行了试验对比。结果证实,C-V2X在很多方面的性能,都要优于DSRC。比如,C-V2X支持更远的通信距离、更佳的非视距性能、更强的可靠性、更高的容量和更佳的拥塞控制等。

  • 2022-01-10
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5G网络能力开放部署及关键技术方案

5G网络的逐步规模商用伴随着能力开放需求的增加,5G网络能力开放将有助于运营商、业务提供商以及用户的三方共赢。首先介绍了5G网络能力开放框架及能力;其次,提出了5G网络能力开放部署方案及策略建议;最后对5G网络能力开放部署关键问题及方案建议进行了讨论。

  • 2022-01-10
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基于滑窗捕获的伪卫星系统抗远近效应方法研究

通过滑窗捕获方法来对抗伪卫星系统中的远近效应,在伪卫星基站发射端进行分时隙发送信号,同时在接收端通过滑窗的方式增加一维时域的捕获。实验结果表明,在远近效应较强的情况下,滑窗捕获相关峰均比值最大为32.38,大大超过了预先设定的门限10,而如果没有采用滑窗捕获,自相关峰均比无法超过门限。因此滑窗捕获能够基本上克服远近效应对伪卫星系统造成的影响。

  • 2022-01-10
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美军战术边缘云总体架构及七大关键技术

微软、亚马逊的云计算和战术边缘计算节点,HPE的战术边缘云,VMWare、Rancher、Redhat等公司的容器编排引擎,Juniper收购的软件定义广域网技术;马斯克的星链、AT&T的5G、德勤总包的联合人工智能中心JAIC的JCF联合通用基础人工智能/机器学习开发平台等

  • 2022-01-10
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面向云与移动化时代的“网络+安全”一体化服务

现阶段,企业数字化转型主要面临三大发展趋势:1、资产云化:与传统数据中心相比,更多企业开始在云上部署企业资产,例如CRM应用上公有云;2、应用SaaS化:相较于私有应用,数字化企业更倾向于使用外部SaaS应用,例如企业微信、WPS等常见企业级应用;3、办公远程化:与内网相比,更多用户正通过企业外部的网络来完成工作,例如居家办公。

  • 2022-01-10
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全球网络技术趋势报告(Cisco)

当今世界在技术性能迅猛增长的推动下,变得日益互联、数字化、广分布而多样化。几乎每个"事物"都具备数据处理能力,计算机模型的分布性和网络化更加显著。按照梅特卡夫定律,随着设备和用户的加入,网络的价值和重要性将不断以几何级数增加。

  • 2022-01-10
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电子封装用金属基复合材料的研究进展

电子封装用金属基复合材料的研究进展电子封装用金属基复合材料的研究进展电子封装用金属基复合材料的研究进展

  • 2022-01-10
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军事大脑的构建对未来战争的影响

本文是我与军事科学院的赵蔚婷,王婉两位老师在2020年4月发表的一篇论文,首发在《中国科技论文在线》,是将互联网大脑模型与军事领域结合,形成军事大脑和军事超级智能的概念体系,重点提出军事神经元和军事云反射弧的构建问题。相对于互联网大脑与民用领域结合形成的城市大脑、产业大脑,世界数字大脑,军事大脑有其军事领域的独特性,军事大脑如何与民用大脑结合并产生更大的战略价值也将是未来需要研究的重要方向。

  • 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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