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元宇宙视角探区块链技术

那到底什么是元宇宙呢?目前社会各界众说纷纭,按照阿里巴巴谭平的说法,元宇宙就是未来AR VR眼镜上的整个互联网。事实上,元宇宙是现实世界的人缔造出的空间,衍生于现实世界、架空于现实世界,说破天,也只能是个“次元”,故元宇宙之“元”是具有误导性的,这背后之寓意也十分耐人寻味。

  • 2022-01-07
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5G通信技术原理总结

对于音频信号,在多媒体中我们常用的是PCM编码。但在移动通信系统中,以3G WCDMA为例,用的是AMR语音编码。4G VoLTE还是沿用了AMR的编码格式,包括宽带声码器AMR-WB共8种编码速率,最高23.65kbps以及窄带声码器AMR-NB,从12.2到4.75kbps。采用那种编码器取决于终端能力和网络侧调度.对于视频信号,常用的是H.264、H.265编码。大家应该也比较熟悉。

  • 2021-12-27
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5G Massive MIMO试点研究与验证

5G 建网初期, 根据 5G 路测数据进行 MM 权值优化和 RF 优化, 目的是在仿真规划结果基础上进一步精细优化, 因为基于 5G 路测数据可以发现并解决在仿真阶段无法发现的问题, 比如仿真阶段会存在地图与实际环境的差异、 传模校准数据与 5G 建网后路测数据的差异等。

  • 2021-12-27
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新基建的概念与规划建设要点解析

信息基础设施。主要是指基于新一代信息技术演化生成的基础设施。比如,以5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施,以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施,以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。

  • 2021-12-22
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R165GNR无线增强功能

3GPP已在R15规范中完成了新无线(NR)系统的基本功能。但是,由于Release 15时间过于仓促,所以只引入了基本切换。基本切换主要基于LTE切换机制,即网络基于UE测量报告控制UE移动性。在基本切换中,与LTE类似,源gNB通过向目标gNB发送切换请求来触发切换,在接收到目标gNB的ACK后,源gNB通过发送带有目标小区配置的切换命令来发起切换。在目标小区配置的RRC reconfiguration后,UE向目标小区发送PRACH。

  • 2021-12-22
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面向用户体验的5G视频业务边云协同策略

随着5G网络商用部署步伐的加快,以5G网络和MEC技术为基础的移动通信网络大带宽(enhanced Mobile BroadBand,eMBB)、超高可靠超低时延(ultra Reliable Low Latency Communications, uRLLC)和海量连接(massive Machine Type Communication, mMTC)成为牵引5G应用落地的核心能力。在众多的垂直行业需求中,以4K/8K高清视频、增强现实/虚拟现实(Augmented Reality/ Virtual Reality,AR/VR)为代表的视频业务无疑是5G+MEC技术的“杀手锏”应用。本文以 MEC平台和云平台部署位置、部署模式、部署条件、部署规模和平台能力等差异为出发点,围绕 5G视频业务用户体验,分析5G视频业务终端视频显示能力对视频文件带宽需求的影响,提出基于面向用户体验的5G视频业务边云协同策略,可以在不降低用户体验质量的条件下降低5G视频业务对MEC平台存储容量和传输带宽的需求,提高边云协同效率。

  • 2021-12-21
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面向车联网的非正交多址接入关键技术研究

车联网作为智能交通系统的重要组成部分,存在大量用户瞬时连接和频繁信息交换的现象。基于正交多址接入的传统网络由于访问效率低而面临拥塞问题,会导致巨大的访问延迟。非正交多址接入技术是满足下一代蜂窝通信超大连接、超低时延的关键方案之一,首先分析V2X中NOMA的适用性,给出基于正交频分复用的NOMA上行系统发送端模型;接着提出了一种基于对称扩展的联合频偏和信道估计方法;进一步提出一种基于期望值传播的低复杂度多用户检测算法;最后仿真结果表明所提算法的性能明显优于传统方法。

  • 2021-12-03
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5G+“北斗”十大应用场景及解决方案

通过5G+北斗高精度定位系统,用户无需自建基准站,仅需一个账号/SDK即可获得全国高精度定位服务;车规级MU+GNSS搭载紧耦合解算算法,保证车辆在隧道、城市峡谷等复杂环境下连续定位;利用5G网络高带宽、低时延技术,实现车辆设备定位终端与高精度定位网之间的差分数据交互,保障高精度位置数据安全。

  • 2021-12-17
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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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基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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