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基于无人机的边缘智能计算研究综述

边缘智能计算是指将用户节点产生的计算密集型任务卸载到计算能力更强的边缘服务器上进行处理,而基于无人机的边缘智能计算是指在此基础上结合智能无人机平台,利用该平台机动性强、易于部署的优点,更加快速灵活地为地面用户设备提供边缘计算服务。此外,无人机也可作为用户节点,将其计算密集型任务卸载到地面边缘服务器上来执行。针对无人机作为用户节点和边缘服务器两种不同场景,根据最小化能耗、最小化时延和最大化效用等不同的优化目标对当前基于无人机的边缘智能计算研究进行了分类和总结,并对下一步的研究方向进行了思考与展望。

  • 2022-01-10
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C-V2X在3GPP标准中的演进

对于更高水平的自动驾驶的实现,安全是一个首要的问题。在全世界每年超过100万的道路死亡人数中,估计其中98%是由人为错误造成的。通过C-V2X和CAV(Connected Automated Vehicles)消除或大大减少人为因素,可以帮助实现零死亡甚至可能是零事故。 另一个关键问题是效率和其他环境目标。一个高效的运输系统可以缓解车辆拥堵,并最大限度地减少整体碳排放,因为行驶的时间减少了。另一个好处是提高生活质量,曾经专注的司机现在可以把时间花在其他更有成效和放松的活动上。还有那些可能患有身体损伤或残疾的人,有了C-V2X和CAV,这些人可以恢复旅行的自由,否则他们就无法驾驶。

  • 2022-01-10
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5G通讯技术在V2X中的应用

V2X(VehicletoEverything车辆与万物互联)技术,此技术通常指拥有先进的高精度传感器、车载控制器和执行机构等设备的车辆,结合无线通讯技术和网络技术的科技融合,通过这样科技融合可以实现车与道路、车辆、行人等任何事物进行通讯,利用多方面,多维度的信息融合处理,感知或识别人、物体和环境的状态,再通过共享、信息交互和智能决策等手段实现车与车、车与人、车与道路、车与万物之间的协同控制,通过V2X通信,车辆能够自主地与附近其他车辆和路边基础设施通信,获得实时路况和道路信息以及行人信息等一系列交通信息,从而实现汽车的安全高效行驶,减少交通事故的发生,提高道路利用率,缓解交通压力以及提供道路安全紧急救助信息和丰富的娱乐信息,以提升驾驶体验,从而使车辆拥有更高效的、更节能、更舒适、更安全驾驶体验。是未来新一代汽车的必备配置。

  • 2022-01-10
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激光雷达如何赋能车路协同?

在车端“自动驾驶为什么要用激光雷达?”的争论虽然尚未停息,但行业发展至今,历史的天平已经倒向用激光雷达的一边。一直使用激光雷达的代表Waymo,已经开始了无安全员的无人驾驶出租车运营。2020年下半年开始,Lucid、华为极狐、小鹏等一款又一款智能驾驶量产乘用车宣布搭载激光雷达。

  • 2022-01-08
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车路协同若干痛点问题的思考

车路协同当前依然处于发展初期,具体实现的技术、商业模式、建设模式都还在探索尝试。正是这种不确定性,带来了车路协同产业发展的丰富性和多样性。面对多样性,必然会带来的很多困惑和质疑。笔者试图基于第一性原理来讨论几个车路协同产业发展的痛点问题:

  • 2022-01-10
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感知增强和数据共享融合助力智慧高速升级

收费站是造成高速公路拥堵缓行的一个重要因素。取消省界收费站是国家深化收费公路改革、降低物流成本、提高通行效率的有力举措。为此,2019年5月5日,国务院总理李克强主持召开国务院常务会议,明确政策举措力争2019年底前基本取消全国高速公路省界收费站,便利群众出行提高物流效率。这项工作也被作为2019年交通运输的重大政治任务和头等攻坚工程来抓。

  • 2022-01-08
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谈谈车路协同的路侧精准感知技术

交通传感器主要是实现路况环境的数据信息采集,为路侧感知网络提供原始数据。现有交通传感器主要分为两大类:第一类是传统的传感器,包括感应线圈、截面雷达和地磁钉等,这些设备仅可以获得某一截面或瞬时的车辆所在车道和车速信息。第二类是交通目标传感器。

  • 2022-01-10
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从生物演化角度看自动驾驶发展路径

为推进车联网产业发展,特邀请业内专家学者共同建言献策,推出“车联网百家谈”系列。作为本系列第一期,周玉山博士和欧先国先生提出从生物演化角度看自动驾驶发展路径,“L0-L5仅表达了当前主流的人-车维度分级方式,我们还可以引入道路、网络、法规等因素,形成更为复杂的方案配比,提供更多的路线选择”,“L5不是自动驾驶唯一最佳的终极目标”,未来只要能演化成功的自动驾驶路径都应该是合理的,比如“20%人,30%车,50%路”,而不是盲目追求最聪明的车。期待通过作者独特的视角和观点,带给读者不一样的启发。

  • 2022-01-10
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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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2027年度HFCs配额方案征求意见

本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位,涨跌幅为3.40%,走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%,创业板指涨跌幅为-3.42%,申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点,跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面,受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动,当前全球粮食库存处于低位,粮价具备向上弹性,复盘历史,粮食价格与化肥价格呈正相关,粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面,国内秋季备肥、农化冬储陆续开启,叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放,农用化学品行业景气度有望抬升。成本端,前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本,随着地缘局势边际缓和,成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位,伴随磷肥出口限制解除,出口预期修复, 共同推动板块走强。

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医药2026年中报总结_创新药产业链维持高景气

医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来,BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放,板块经历小幅上行,整体仍处震荡。年涨幅来看,医药板块估值有所回调,处于相对低位。截至2026/8/28,中万医药PE(TTM)为29.09X,达到29%分位(自2010/2/5始,下同),而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%,达到历史11%分位,低于历史平均溢价率187.7%,处于2010年以来的相对低位,具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元,26Q2环比减少211亿元至1894亿元,环比.1.0%,整体规模仍维持高位,CRO和创新药系主要重仓,对比26Q1,CRO系主要调仓方向。我们队为,我国基本医保基金收支稳健增长,在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极,CXO半年报整体超预期,目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显,有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归,建议重视:

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变电工作票作业规范及违章案例

在电气场所工作时,相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施,履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作 二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作,无需将高压设备停电者或做安全措施者 非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流 在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作 高压电力电缆不需要停电的工作

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WorkBuddy橙皮书

完全没用过WorkBuddy,但想系统上手的人。 会用AI聊天工具,但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。 已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。 想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。 有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。

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