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光传送网的技术演进

“ 通信行业的激烈竞争使信息基础设施面临巨大压力,各类业务的快速增长要求光传送网加速技术变革。本文通过分析超高清视频业务、5G移动网络及大客户专线等业务发展对承载网络的需求变化,从网络架构演进和关键技术演进两个维度阐述了光传送网的发展方向”。

  • 2022-01-17
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基于超构表面的太赫兹波调控

太赫兹波的位置处于宏观经典理论向微观量子理论的过渡区,其频率在0.1~10THz(THz=1012 Hz)之间,是电磁波中唯一尚未完全开发的频段。由于太赫兹波有高效的背景发射噪声抑制功能,很好的时间和空间相干性,较低的光子能量,超大的传输容量以及超强的穿透能力,使得太赫兹波在通信、生物传感、成像、非接触无损检测以及材料光谱分析等应用领域具有广阔的应用前景。研究太赫兹技术及其应用必然离不开相应的太赫兹系统;而太赫兹系统一般由太赫兹发射源、太赫兹探测器以及相应的功能器件组成。

  • 2022-01-17
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新基建缘何5G打头阵?

疫情之下,新年伊始(2020年3月4日),中央提出,加快5G网络、大数据中心等新型基础设施建设进度。从会议召开至今,一个多月的时间内,“新基建”在产业领域,几乎成为了疫情之外的第二个热点,各种产业研究、全产业链解读等铺天盖地,其火热程度可见一斑。受国内疫情,以及来势汹汹的国外疫情影响,各个产业和行业领域均面临挑战。正值此时,国家正式推出“新基建”,引发了一场“解读新基建”的狂欢。一时间关于新基建政策解读,各界各派众说纷纭。因此,本文将尝试拨开迷雾去探索新基建政策的来龙去脉,以及5G与新基建之间的内在关联与逻辑。

  • 2022-01-10
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新传播技术发展与网络空间生态变革分析(2020-2021年度)

近年来,电信运营商的传统通信业务受OTT冲击,用户和营业收入均面临增速放缓或减少的挑战。然而,移动数据增势迅猛,对于运营商的网络造成巨大冲击,网络扩容投资巨大且依旧无法满足流量需求,运营商面临“增量不增收”的尴尬局面,运营商未来的网络需要转型。

  • 2022-01-12
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焊接仿真技术应用与未来发展

焊接是一种历史悠久的制造工 艺,同时也是应用最广泛的材料连接 方式之一。我国是钢铁产销大国,同 样也是焊接应用大国。当前的焊接 应用中还存在很多落后的工艺方式, 将现代焊接数值仿真技术应用于传 统的焊接工艺,利用先进的计算机数 值模拟技术改造传统的焊接工艺,对 加速我国焊接信息化与工业化的进 程有着非常重要的意义。

  • 2022-01-07
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无线电是如何从「无用」的理论到「有用」的革命性技术

无线电在如今已深入我们生活的每一个角落,但大多数人对它“用而不知”。除了我们熟知的广播、对讲机、手机、WIFI、蓝牙运用了无线电,很多人不知道的是,身份证、公交卡、银行卡,这些卡片也运用了无线电技术。它们用到了基于无线电原理的射频识别 (RFID, Radio Frequency Identification) 和近场通信 (NFC, Near Field Communication) 技术。每刷一次卡,就是一次无线电通信的过程。此外,飞机、轮船和高铁也离不开无线电。不管航天器飞出地球多远,通过无线电就能对它进行控制和通信。利用射电天文望远镜甚至可以接收到宇宙边缘的信息!

  • 2022-01-07
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基于5G+C-V2X的车联网解决方案及验证

我国车联网产业在国家政策的推动下蓬勃发展,但受部署成本、商业模式以及跨行业协同等限制,其在规模化部署、商用路径上仍存在一定的难点。针对上述问题,结合运营商5G+MEC网络优势,提出了通过5G网络承载车联网的技术方案并实地部署验证,并对5G网络能力、C-V2X网络覆盖及在5G承载下的车联网业务进行联合测试,测试结果表明目前5G+C-V2X方案在性能上完全可以承载车联网业务,并可以为车联网规模化部署提供便利性和经济实用性。

  • 2021-12-27
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中国生物医疗产业面临的贸易管制困境与应对初探

随着新冠疫情给全世界带来的影响,各国对生物医疗的重视提高到前所未有之水平,纷纷在生物技术的研发、人才、创新等方面加大投入。中美战略竞争日益加剧,美国为保住其在各项产业的顶尖优势,相继出台了诸多遏制中国的法案,生物医疗产业作为重要的新兴技术与关键技术密集的领域受到了极大的关注。我们也观察到越来越多的企业,包括但不限于生物技术、化学、装备制造等行业中的企业受到了美国贸易管制相关的处罚,不排除美国基于竞合态势,对中国生物医疗领域相关企业将采取进一步的打压。

  • 2022-01-14
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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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