5G时代的到来将进一步加速移动数据的发展。介绍了移动大数据的来源，分析了大数据分析在5G网络优化中的应用方向。针对5G网络的新特点，系统阐述了大数据在5G网络中的大规模天线与分布式天线、无线接入网资源管理、异构接入组网、云网、移动边缘计算、终端与云端的智能、SDN与NFV、网络切片、跨层联合优化、源选路优化等方面可能的应用。并结合5G大数据的特点，分析了其在智慧城市、智慧医疗、智慧交通、工业互联网方面的应用。
全球定位系统（Global Positioning System，GPS）在室外定位的商用领域已被广泛应用，不过它有一个明显缺陷是很难用于室内定位（室内GPS信号很弱），而且一般民用的精度也不够高（10米左右），相对于室内导航的要求（1米左右）还有一段距离。这样一来，人们大约80%活动时间的位置服务就是一个空白点，其中也蕴藏着巨大的商业机会。据相关机构预测，到2018年，全球室内定位市场规模将达到40亿美元。
？室内定位技术的原理包括信号源相对位臵、指纹、遮蔽。多数室内定位技术通过接收机对无线电信号的接收,判断接收机与信号源的相对位臵,具体实现方法包括近邻法、到达时间、到达时间差等。此外, 利用无线电特征比对（指纹法）和定位对象对信号的遮蔽（遮蔽法） 也是常用的技术方法。
不管是GPS定位技术还是利用无线传感器网络或其他定位手段进行定位都有其局限性。未来室内定位技术的趋势是卫星导航技术与无线定位技术相结合，将GPS定位技术与无线定位技术有机结合，发挥各自的优长，则既可以提供较好的精度和响应速度，又可以覆盖较广的范围，实现无缝的、精确的定位……
严格来讲，导航是通过几何学、天文学、无线电信号、力学等手段确定载体的姿态、速度和位置的一门科学，而定位是导航的一个子集，只确定载体的空间位置。导航可作为定位的一种重要应用，在定位过程中，往往需要计算载体的速度，姿态等信息，因此许多学者在概念上对导航与定位不加区分。
室内定位是指在室内环境中实现位置定位，主要采用无线通信、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系，从而实现人员、物体等在室内空间中的位置监控。 随着通信技术和电子制造工艺的不断发展和普及，室内定位技术层出不穷，定位精度从几米到几十米都有，并在一些行业中得到了应用。
室内空间，简言之就是在相对封闭的室内空间内标识位臵信息。用GPS或北斗不行吗?举个例子，在室内用滴滴打车是不是经常定位不准?室内复杂的建筑结构、信号环境（GPS卫星信号无法到达，且充满各种无线电信号）都会对定位精度造成影响，因此需要新的技术应对这一问题，而新技术的成熟又将引爆室内服务机器人、移动精准营销、应急求援等深层次需求。
室内定位（IPS）是指在室内环境中实现定位，主要采用无线通讯、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系，解决了卫星信号不能穿透建筑物的问题。而移动通信服务人均 80%的时间在室内完成， 80%移动电话使用和数据连接在室内使用， 80%的信息都与时间和位置有关。随着室内活动的丰富，室内定位将为零售、制造、医疗、急救、物流、机器人等行业提供物联网能力和位置信息数据，成为物联网时代的重要基础。
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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基于大语言模型的教育思想实验，其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想，置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论，将其转化为可计算的社会动力学模型，观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实，通过生成可观测、可证伪的理论假设，使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前，进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。
计算机博弈是人工智能领域的重要应用，它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象，具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来，随着人工智能、大模型等技术的飞速发展，计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务，成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏，机器博弈不仅是技术进步的展示窗口，更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来，计算机博弈领域将继续快速发展，技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。
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