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浅谈Wi-Fi6无线网络技术的发展与应用

随着移动互联网时代的到来,无线网络给大家的日常工作、生活和学习带来了便利,随时随地的上网成了人们的基本诉求。Wi-Fi无线网络成为与水电同等重要的基础设施。Wi-Fi技术诞生20年以来,为数十亿设备提供连接,也成为越来越多用户上网接入的首选,并且有逐步取代有线互联网接入的趋势,其重要性、应用价值及商业价值被行业广泛认可。

  • 2022-01-05
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一文读懂蓝牙技术从1.0到5.0的前世今生

世界是蓝色的,而不知不觉这个世界将有 40 亿蓝牙设备了。这篇文章,我们将带你一起回顾蓝牙 1.0 到 5.0 的技术变迁,从音频传输、图文传输、视频传输,再到以低功耗为主打的物联网传输。我们还将和你一起梳理,越来越广阔的蓝牙应用的场景。关于蓝牙技术你所不知道的前世今生,都在这里了

  • 2022-01-05
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一文盘点10大连接数百亿终端的无线网络技术

物联网架构一般被分为感知层、网络层、平台层和应用层,其中网络层处于物联网生态系统的枢纽位置,在物联网设备连接方面扮演着举足轻重的作用。物联网的最终目标仍然是服务于人,因此,具有更高便携性的无线网络连接技术得到了更广泛的关注。在互联网时代已经发展出一大批无线网络技术,面向万物互联,无线网络连接技术得到了更好的发展。

  • 2022-01-05
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自动化机器学习平台的技术现状及趋势

数据科学平台,当前在一定程度上越来越关注与面向机器学习的关联性分析。而这个技术重点,其实就是围绕以机器学习方法,进行从数据存储、获取、处理、特征提取、方法及参数选择、训练、部署、应用挂接等这个大过程、大闭环的实现。从这个角度,数据科学平台、开始与数据分析平台、机器学习平台、人工智能平台具有了越来越多的同质性。

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浅析基于机器学习的威亚擦除技术

威亚擦除 (Wire Remove)是较为常见而重要的数字影视合成技术,数字合成师需要对拍摄特技镜头过程中所使用的威亚(Wire)进行擦除以避免画面的穿帮。本文将跨界融合数字影视合成技术、计算机视觉以及人工智能技术,以数字影视合成技术中的威亚擦除作为人工智能和数字影视技术跨界融合的研究对象。围绕目前较为成熟的“影片修复” “图像补全(Image Inpainting)”、Adobe软件中的Content-Aware Fill(内容识别填充)技术以及Nuke13 中新增的CopyCat机器学习工具集等技术进行综合研究,为当下数字影视合成中的威亚擦除提供新的思路和解决方案。

  • 2022-01-05
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有源相控阵雷达技术发展趋势

有源相控阵(AESA,亦译有源电扫描阵列)雷达已成为现代先进战机的标准配置,不仅会在许多新机型中取代机械扫描阵列(MSA)和无源电扫描阵列(PESA)雷达,还用于现役飞机的批量升级。AESA也已渗入以前由MSA和PESA技术主导的其他领域,包括机载预警雷达、面对空导弹火控雷达和立体搜索雷达。这种发展势头还会持续下去,并将得到进一步的发展。但是,AESA也不是“万能药”,并非适合所有雷达应用。因为它会对支撑硬件提出许多独特的要求,而在传统雷达技术中,这样的硬件很少甚至根本没有。这些要求增加了系统集成的费用,并且在不同程度上影响到其应用。

  • 2022-01-05
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射频电路设计的常见问题及五大经验总结

射频电路板设计由于在理论上还有很多不确定性,因此常被形容为一种“黑色艺术”,但这个观点只有部分正确,RF电路板设计也有许多可以遵循的准则和不应该被忽视的法则。 不过,在实际设计时,真正实用的技巧是当这些准则和法则因各种设计约束而无法准确地实施时如何对它们进行折衷处理。当然,有许多重要的RF设计课题值得讨论,包括阻抗和阻抗匹配、绝缘层材料和层叠板以及波长和驻波等,在全面掌握各类设计原则前提下的仔细规划是一次性成功设计的保证。

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FBAR滤波器的工作原理及制备方法

传统的无线通信系统常常用到介质滤波器和SAW(Surface Acoustic Wave,声表面波)滤波器。介质滤波器虽然有较好的性能,但体积大,不便于用到便携式设备中;SAW滤波器体积小,目前虽得到广泛运用,但仍存在工作频率不高、插入损耗较大、功率容量较低等缺点;而FBAR滤波器既综合了介质陶瓷性能优越和SAW体积较小的优势,又克服两者的缺点,其体积小、高Q值、工作频率高、功率容量大、损耗低,是替代SAW滤波器的下一代滤波器,也是被业界认为最有可能实现射频模块全集成化的滤波器。

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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

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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