基于边缘计算MEC和虚拟资源管理NFV实现算力网络

云计算发展驱动力分别是商业驱动力和技术驱动力，同时这也是任何技术不断向前发展和进化的两大核心因素。商业驱动力包括容量规划、降低成本、组织灵活性。技术驱动包括集群化、网格、虚拟化及其他相关技术（IP网络与架构、数据中心技术、互联网技术、多租户技术、服务技术）。

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结合PWC技术的LED室内定位算法

为进一步提高基于发光二极管（LED）室内定位系统的精度，提出一种结合成对编码（PWC）的LED室内定位算法. 通过将性能较好的子载波与性能较差的子载波进行PWC处理，可缓解由系统噪声分布不均造成的载波间信噪比不均衡的问题，从而提高系统的性能，且PWC技术在预编码阶段不增加开销，解码复杂度低．该定位算法利用非对称限幅光正交频分复用（ACO-OFDM）调制奇载波，然后将调制后的子载波进行PWC处理，在接收端使用接收信号强度（RSS）技术获取位置信息．计算了在确定高度下房间里每个点的定位误差，并与仅基于ACO-OFDM的传统定位算法进行了比较．仿真结果表明：结合PWC技术后系统的总均方根（RMS）误差从0.27 m降低到了0.20 m，优于仅基于ACO-OFDM的传统定位算法．

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10种室内定位技术原理深度解析

目前WiFi是相对成熟且应用较多的技术，这几年有不少公司投入到了这个领域。WiFi室内定位技术主要有两种。 WiFi定位一般采用“近邻法”判断，即最靠近哪个热点或基站，即认为处在什么位置，如附近有多个信源，则可以通过交叉定位（三边定位），提高定位精度。

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WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法

在室内环境中，通过采用泛在WiFi信号辅助手机惯导信息进行了一系列的定位试验。利用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理，降低指纹匹配算法的计算量，单点WiFi定位耗时平均降幅为51%，提高了系统的定位实时性。通过真实室内场景试验，初步分析了WiFi信号指纹定位在不同的室内环境和定位人员的运动状态下定位结果的差异。利用UKF算法对WiFi定位结果和PDR定位结果进行融合，融合后的定位结果优于WiFi和PDR单独定位的效果。此方法无须布设新的硬件设备，实现简单，可以在布设WiFi的室内环境下利用普通的智能手机快速实现简单的室内人员定位应用。

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高精度室内定位技术——UWB

以三个已知点和距离作三个圆，他们交于同一个点，这个点的坐标就是测量点的坐标。然而这是一个理想情况，实际由于测量精度的限制，实际上他们通常交不到一个点上，交出来的是一块有面积的东西。这块面积的大小就是定位精度。当然我们可以通过更多组的测量使得相交的面积进一步减小以提高精度。

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车辆定位算法展望

如今大多数导航定位系统都依赖于全球导航卫星系统（GNSS），通过GNSS和里程计、惯性传感器的组合定位可以获得较好的精度和鲁棒性。对于要实现自动驾驶的汽车，定位的精度和可靠性有着更高的要求。一般情况下车辆都是在路面上行驶的，考虑这种情况，我们将里程计选作第一输入，而当轮速无法获取时，则使用惯性传感器的输入。最后，采用粒子滤波和贝叶斯方法融合地图信息，而不是标准的地图匹配。大量试验结果表明，无GNSS的定位系统性能和有GNSS的系统性能相差无几。

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5G与高精度定位融合在军事物流仓储中的应用

军事物流仓储对军事物流具有加速军用物资流转，提高军事物流效率和质量的作用，其现代化、信息化建设均需要通信技术与定位技术支撑。随着5G通信技术与室内外高精度定位技术的发展，研究北斗导航定位系统、UWB等高精度室内外定位组合与5G通信融合对军事物流仓储现代化建设应用具有重要意义。针对军事物流仓储建设需要和特点要求，本文对自主可控的室内外高精度组合、5G通信方式、室内外定位无缝衔接、系统总体架构及定位网与5G通信融合进行了研究，指出了高精度定位网与5G通信网建设对军事物流仓储建设发展具有重大影响。

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5G小基站技术方案演进及国产化进展分析

5G时代，室内场景已成为主流场景，预计超过80%的数据流量将发生在室内，面向垂直行业的室内场景，如VR/AR、4K/8K等业务形式也在不断增多，这对运营商的室内覆盖能力提出了新的要求。在这样的大环境下，易部署、易维护、低功耗、低成本的5G小基站正越来越受到业界的关注，小基站的建设有望迎来爆发。

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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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示，由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施，到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍，达到2.6万亿美元。2024年，香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%，增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前，我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中，随着近期招聘企稳，瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升，而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲，尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权：通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争，已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额，但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时，等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点，经济体必须重新思考其对AI主权的策略，并确定如何明智地投资。