详解矢量信号分析仪原理

模拟扫描调谐式频谱分析仪使用超外差技术覆盖广泛的频率范围；从音频、微波直到毫米波频率。快速傅立叶变换（FFT）分析仪使用数字信号处理（DSP）提供高分辨率的频谱和网络分析。如今宽带的矢量调制（又称为复调制或数字调制）的时变信号从 FFT 分析和其他 DSP 技术上受益匪浅。VSA 提供快速高分辨率的频谱测量、解调以及高级时域分析功能，特别适用于表征复杂信号，如通信、视频、广播、雷达和软件无线电应用中的脉冲、瞬时或调制信号。

2022-01-05
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利用机器学习技术进行半导体制造FinalTest测试良率分类的新框架

先进的数据分析工具和技术对半导体公司获得竞争优势非常重要。特别是，充分利用生产数据的良率预测工具，有助于提高运营效率和降低生产成本。利用机器学习技术进行半导体制造最终测试（FT）良率预测的新颖和可扩展的框架。该框架能够在晶圆制造阶段预测FT良率，因此与过去相比，FT低良问题可以在更早的生产阶段被发现。提出了一个稳健的解决方案，可以自动处理数值和分类的生产相关数据，而无需事先了解低良率的根本原因。采用了高斯混合模型、独热编码和标签编码技术进行数据预处理。为了提高二类和多类分类的模型性能，演示了使用F1-Marco方法的模型选择和模型集合。该框架已被应用于三种具有不同晶圆技术和制造流程的大规模生产产品。所有这些产品都取得了较高的F1-Macro测试分数，表明了框架的稳健性。

2022-01-05
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一文解读合成数据在机器学习技术下的表现

为了测试每个数据集的强度，我将采用三种不同的机器学习技术：多层感知器（MLP），支持向量机（SVM）和决策树（Decision Trees）。为了帮助训练，由于某些特征的幅度比其他特征大得多，因此利用特征缩放来规范化数据。使用网格搜索调整各种模型的超参数，以最大化到达最好的超参数集的概率。

2022-01-05
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数字化转型的三个重点方向

近日，信息化百人会执委、阿里研究院副院长安筱鹏在2021财经中国年会暨第19届财经风云榜上发表题为《数字科技如何助力企业高质量发展》的演讲，他指出，疫情之后对于所有的企业来说，最重要的一个命题是如何推动数字化转型。今天讨论数字化转型一个非常重要的话题是如何通过技术的解构和重组推动企业高质量的发展。如果去看未来五年或者更长的一个时间，数字技术对于今天企业的高质量发展会带来什么影响？有三个非常重要的观察视角。一是双轮驱动，它在推动供需的精准匹配。二是软硬解耦，加速技术向云边端的迁移。三是数字原生，探索普惠低成本的数字化转型之路。

2022-01-04
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基于联盟链的医联体应用研究

针对医联体存在的数据共享慢、信息安全风险高、运维成本高等问题，提出基于联盟链的医联体架构。将各个参与方作为参与节点，为不同的节点设置不同的数据通道，为不同的组织结构和业务部门设置不同的权限等级，使用SM2对信息和人员进行加密验证，并对联盟链平台进行了测试，测试结果表明平台可以稳定地运行，联盟链的TPS可以稳定在2 235左右。基于联盟链的医联体应用进一步完善了医联体的分级诊疗、医疗服务、可信管理等功能。

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基于区块链的运营商国际漫游业务模式思考与探索

介绍了区块链相关政策、产业发展现状以及国内外运营商应用区块链技术在国际漫游领域的探索。在此基础上，中国电信区块链团队进一步提出基于区块链的国际漫游业务新模式，以改善目前国际漫游服务的运作方式，包括提升漫游协议签署及清结算效率、解决因第三方清算机构介入而引发的隐私及信任问题以及降低争议处理成本等。

2022-01-04
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去中心化的5G国际漫游清结算现状与探讨

总结了当前运营商国际漫游结算解决方案中的痛点与难点，并对其进行分析与研究。通过引入区块链技术，分析去中心化架构在运营商国际漫游清结算场景中的结合点与优势。介绍了较为成熟的去中心化运营商国际漫游清结算解决方案来进一步分析与验证其优势，引出二者结合的发展前景与建议。

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基于5G的区块链eSIM应用与研究

随着5G网络在中国的推广与覆盖，运营商建网成本提高的同时亟待突围盈利困境。前沿技术如区块链、eSIM等融合后的应用可以为运营商发展新兴业务，基于5G通信方式的区块链eSIM可以实现数据安全、确权溯源、身份鉴权等多项适用于多场景的功能，为运营商提供新的商业角色与盈利模式。该案例也为运营商的创新业务转型与数字化发展提供一定启发与思考。

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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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2026工业网络现状报告

十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。