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5G NR控制信道容量能力综合分析

文章首先分析了PDCCH的结构、DCI格式和容量能力,当配置的OFDM符号是1、2、3个时,可用的CCE数分别是45、90、135个,根据DCI格式的不同,可用的PDCCH数分别是11-22、22-45、33-67个。 然后分析了PUCCH的格式、UCI的负荷和每个PUCCH格式的容量能力,根据承载的UCI不同,同一个PRB上可以复用1-12个PUCCH格式0;根据PUCCH的长度和是否时隙内跳频,同一个PRB上可以复用12-84个PUCCH格式1;根据PUCCH的长度和分配的PRB数,PUCCH格式2可用的bit数是16-512个;根据PUCCH的长度、分配的PRB数、是否有额外的DM-RS、调制方式,PUCCH格式3可用的bit数是24-4608个;同一个PRB上可以复用2个或4个PUCCH格式4,根据PUCCH的长度、是否有额外的DM-RS、扩频因子、调制方式,1个PUCCH格式4可用的bit数是6-144个。

  • 2021-12-31
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基于Flink商品实时推荐系统(附源码)

之前一直给大家推荐的是关于 Flink 的介绍和知识点,可以在历史文章搜索了解。总的来说,现在还挺缺这种真正实战的项目分享出来,尤其是把源代码分享出来的,近期我在 GitHub 观察到一个不错的 Flink 项目,然后也和作者交流了下,于是在这里做一个分享。所以,那些平时问我有没有 Flink 项目的可以看过来了。地址在 :https://github.com/CheckChe0803/flink-recommandSystem-demo 下面介绍下这个项目。

  • 2021-06-26
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工业互联网标识解析体系综述_任语铮

不忘初心,得始终 2021/5/17 21:28:35 摘要:随着物联网、5G和工业技术的发展,工业互联网已成为新兴研究领域。由于工业生产的特殊性,对标识解析服务的时延、安全性、稳定性都提出了更高要求。传统DNS标识主体单-一、解析结果僵化、安全保护薄弱,无法满足:工业互联网要求。在此背景下,如何对任意对象提供高效、灵活、安全的解析服务,已成为全球关注的热点领域。首先讨论了工业互联网标识解析体系设计原则和关键支撑技术,其次对现有标识解析体系进行了概述和对比分析,然后阐述了新型标识解析方案研究成果,最后讨论了该领域面临的核心问题,并对未来发展趋势进行了展望。关键词:工业互联网:标识解析:句柄:对象标识符:泛在识别技术:物联网统一标识:分布式散列表:区块链

  • 2021-05-18
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建筑智能化工程施工技术

建筑智能化系统,过去通常称为弱电系统,是指以建筑为平台,兼备建筑设备、办公自动化及通信网络三大系统,集结构、系统、服务、管理及它们之间最优化组合,向人们提供一个安全、高效、舒适、便利的综合服务环境。 建筑智能化系统,利用现代通信技术、信息技术、计算机网络技术、监控技术等,通过对建筑和建筑设备的自动检测与优化控制、信息资源的优化管理,实现对建筑物的智能控制与管理,以满足用户对建筑物的监控、管理和信息共享的需求。 堂风的建筑知能化系姑分顶工程右,知他化化成系统位自网络系统综合 布线

  • 2021-04-21
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菜鸟数据中台技术演进之路-陈飞

通过中台的各技术域能力的建设,技术人员在极少的投入下,就可以支撑数倍的分析人员进行数字化运营工作。3 年里走过了从人力支撑到中台支撑的历程。本次演讲将介绍数据中台技术的实践、过程中的心路历程、以及未来的思考

  • 2021-04-17
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【跟李牧学AI】 ChatGPT是什么?--先看看InstructGPT

最近OpenAI公司的ChatGPT非常火爆,虽然正式的论文还没有发布,但是按照OpenAI一贯的工作思路,基于前期工作进行相应的改造,我们可以跟着沐神一起来看看InstructGPT。大型的语言模型效果虽然很好,但是会产生很多对用户不真实的,带有种族歧视的,甚至是有害的言论。而InstructGPT则是基于GPT3,在人工反馈的数据上训练了一版有监督的模型。效果是:1.3B 参数的 InstructGPT优于175B 参数的GPT-3,可以证明,通过人工反馈进行fine-tune是个有前景的方向。

  • 2023-05-05
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通俗讲解深度学习和神经网络

本篇文章主要面向产品、业务、运营人员等任何非技术人员通俗易懂地讲解什么是深度学习和神经网络,二者的联系和区别是什么。无需技术背景也可以有一个比较全面清晰的认识。同时也为为大家讲解TensorFlow、Caffe、Pytorch等深度学习框架和目前工业界深度学习应用比较广的领域。

  • 2023-02-26
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大数据,如何改变电视的命运?

针对「多屏互动」,华为智慧屏用到的是分布式技术,创维智能电视用的则是「同源数据」。 说起来,这类基于物联网、大数据在智能电视上应用的技术,背后构建的远非「多屏互动」这一项看得见的功能,更多看得见、看不见的功能其实正在被悄然应用。

  • 2021-04-23
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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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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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