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量子测量技术与产业发展及其在通信网中的应用展望

精密测量技术作为信息获取的主要途径,在信息产业中起着至关重要的作用。随着远程医疗、工业互联网、物联网(The Internet of Things,IoT)、车联网(Internet of Vehicles,IoV)等技术的兴起,超精密、小型化、低成本的传感器、生物探测器、定位导航系统等关键传感测量器件的产品市场需求量将迅猛增长。经典测量技术的精度往往受限于衍射极限、散粒噪声等因素,测量精度难以进一步提升。而量子测量技术基于量子体系的纠缠、压缩、高阶关联等特性,使得测量精度显著提升,甚至可以突破经典测量的散粒噪声极限。量子测量技术范围十分广泛,不同领域间发展不均衡,其中某些较为成熟的领域正逐步向小型化、集成化、芯片化方向发展,成为产学研多领域的研究热点。

  • 2022-01-13
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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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5G智能网联路侧设备覆盖率提升探索

道路分级需要考虑“感知-决策-控制”三方面。其中感知需要解决的是道路基础设施的数字化、网联化和协同化。决策按照层级分为基于规则的专家系统、因果推理和行为预测。控制按照层级分为单车控制、协作控制和全域控制。基于道路的感知、决策和控制能力不同,可以将智能网联道路分为不同的等级。

  • 2022-01-10
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5G技术应用中如何从热管理方面考量选择电路材料

随着物联网的兴起和移动互联网内容的日渐丰富,人们对移动通信网络的传输速率以及服务质量提出了更高的要求,第五代(5G)无线移动通信技术应运而生并得到快速发展。与此同时,5G也将渗透到其他各种行业领域,与工业设施、医疗仪器、车联网等深度融合,有效满足工业、医疗、交通等行业的多样化业务需求,实现真正的“万物互联”。

  • 2021-12-30
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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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如何将信任打造成竞争优势复杂环境地面

信任很重要,因为它是达成协作的前提。信任意味着使自己更易受到他人行为的影响,因为他相信自己信任的人有良好意愿,并相信他们有能力实现这些意愿。民意调查显示,这种信任他人的意愿正逐渐减弱——或者说至少分布是不均匀的:人们对小企业的信任度仍然很高,但几乎不信任大企业。

  • 2022-01-13
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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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