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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)。

  • 2022-01-04
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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。

  • 2022-01-04
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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。

  • 2022-01-04
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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。

  • 2022-01-04
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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。

  • 2022-01-04
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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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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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