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基于终端测试视角的5G关键技术研究

移动互联网和移动物联网等新业务需求的增长,推动了5G的发展。首先阐述了5G的业务需求以及应用场景;然后,分别从ITU、3GPP、IMT-2020(5G)推进组等三方面总结了5G发展现状;接着,分析了大规模天线、超密集组网、新型多址、全频谱接入等关键技术的测试需求;最后,对5G关键技术所面临的测试挑战进行了总结。

  • 2021-12-28
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5G通信半导体技术发展趋势浅析

5G通信技术带来了大带宽(eMBB)、大连接(mMTC)和低时延(uRLLC)等技术新体验,快速拉动大数据、人工智能、物联网和智能驾驶等一系列新业态,5G新基建正在成为当今时代全球各国最关注的经济与发展议题。未来,5G将继续向毫米波方案推进,甚至空天地一体化的6G技术也开始崭露头角。GaN-on-SiC、InP等化合物半导体技术在超高频、大功率射频领域展现出无可比拟的优势,将为未来的5G新基建奠定坚实的物质基础。本文简要阐述了通信技术的演进趋势,并对半导体技术的发展趋势做了简析。

  • 2021-12-28
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大数据驱动的数字经济平台及关键技术研究

数字经济的发展和渗透给传统经济模式带来了巨大的冲击,不论是消费者还是生产者都面临数字经济转型的强力挑战。基于大数据驱动的数字经济平台提供了快速信任、平等共治、产品再造、安全稳固的数字经济交易环境,有助于数字经济的开展和业务的创新,在新数字经济时代有着重要作用。介绍了大数据驱动的数字经济平台及其运行模式,并提出一种可行的平台架构,为数字经济平台的设计提供了理论支持和技术积累。

  • 2021-12-28
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基于SSB广播权值的5G网络基站覆盖规划研究

基于5G网络新空口Massive MIMO和广播模式变化的特性,从5G MM天线波束赋形和立体覆盖入手,对SSB广播权值组成和计算、规划思路和方法进行了分析和探讨。同时,采用分场景的SSB规划策略,给出了典型场景的建议权值,并结合实例对规划过程分析和验证。最后对5G网络SSB权值规划提供了一套可借鉴的流程和方法,在5G规模建网期间具有很强的实战价值。

  • 2021-12-28
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5G网络智能运维AI应用研究

系统研究了5G网络建设中的多个智能运维场景,设计了AI智能平台,应用AI技术提升网络智能运维的能力。在全域故障定位、资源智能调度、边缘智能、网络数据分析功能(Network Data Analytics Function,NWDAF)、切片智能等多种场景的研究中运用AI智能平台,以大数据云中心为基础,采集海量数据,通过云边协同技术、硬件加速技术、轻量化智能引擎技术、租户及数据安全技术等,为5G网络提供一些运维服务。

  • 2021-12-28
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数据中心基础设施关键技术应用及发展

近年来,全社会数字化转型加快发展,数据中心作为信息化、数字化、智能化发展的基石,产业需求旺盛,呈现应用场景多样化、技术要求差异化的特点。随着信息技术的快速迭代,大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术对数据中心的要求各不相同,互联网、工业、金融、电力等不同行业的数据中心建设也千差万别,数据中心底层“风、火、水、电”等基础设施为适应各类上层IT设备和应用的要求,出现了众多新的技术发展方向和热点[1-3]。本文围绕数据中心预制化、智能化、能源再利用等方面剖析了数据中心基础设施热点技术的优缺点,并从技术、管理、能效三方面总结了数据中心基础设施的发展现状和趋势。

  • 2021-12-28
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麻地梁煤矿智能开采十大智慧系统关键技术

麻地梁煤矿位于内蒙古自治区准格尔旗境内,设计生产能力为500万t/a。矿井现主采5号煤层,煤层可采厚度为0.80~16.07 m,瓦斯含量低,水文地质条件中等,采用综采放顶煤走向长壁后退式开采,507综放工作面为本煤层智能化开采工作面,液压支架型号为ZF23600/29/45D,采煤机型号为MG900/2400-QWD,刮板输送机型号为SGZ1000/2×1200。   

  • 2021-12-28
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基于云平台的轨道交通智慧车站系统成套技术研究与应用

轨道交通的智慧化是促进轨道交通与城市发展有机结合的有力抓手,是智慧社会重要组成部分。目前国内轨道交通已经进入信息化、多制式轨道交通的运营阶段。存在着整体发展不均衡、不充分的突出问题,在乘客服务、运维管理、智能联动等方面存在一系列问题。在此背景下,亟需应用“云、物、移、大、智”等新技术,以优质的乘客服务、高效的车站管理、安全的实时保障、绿色的节能环保四个目标为导向,打造以面向智能乘客服务和智能运行服务的智能化应用为核心的智能车站,实现乘客服务及车站运管的无人化或者少人化运作,构建“安全、可靠、便捷、精准、融合、协同、绿色、持续”的新时代轨道交通体系,推进智慧轨道交通产业布局具有重大的现实意义。

  • 2021-12-28
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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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