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深度解析5G与未来天线技术

按照业界的定义,天线是一种变换器,它把传输线上传播的导行波变换成在无界媒介(通常是自由空间)中传播的电磁波,或者进行相反的变换,也就是发射或接收电磁波。通俗点说,无论是基站还是移动终端,天线都是充当发射信号和接收信号的中间件。

  • 2022-01-18
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人工智能数据中心研究

通过对信息化与数字化技术的演进趋势、人工智能产业对数据中心的需求以及新基建相关政策进行分析,揭示了人工智能数据中心诞生的必然性,并给出人工智能数据中心的定义。在此基础上,提出数字化转型时代背景下,人工智能数据中心面临的机遇与挑战,并阐述了其作为新基建核心充分发挥作用的关键技术。

  • 2022-01-18
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人工智能提高数据中心的可用性和效率

在数据中心设施内部,有越来越多的传感器收集来自包括电源备份(UPS)、配电装置、开关设备和冷水机组在内的设备的数据。关于这些设备及其环境的数据由机器学习算法进行解读,这些算法深度分析性能和容量,并确定适当的响应,例如更改设置或者发送警报等。随着条件的变化,机器学习系统从变化中学习——它实际上是被训练为自我调整,而不是依赖于具体的编程指令来执行其任务。

  • 2022-01-18
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数据中心能效优化策略研究

数据中心数量及规模的增长使得数据中心能耗问题愈发凸显,多国政府针对数据中心能耗问题制定了相应的政策、法规,以促进数据中心节能。对数据中心能耗构成及能效指标进行了研究,从供配电系统、制冷系统及IT设备3个方面对数据中心能效影响因素进行了分析,然后对当前主流的数据中心能效优化策略进行了总结;在此基础上,提出了数据中心即服务的能效优化策略,该能效优化策略充分考察了数据中心服务性能和能耗的匹配性,能够有效实现数据中心全局能效优化。

  • 2022-01-18
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低空无人机应用发展关键基础设施

近年来低空空域开放脚步加快,低空无人机应用迅速多样化,目前无人机已经广泛应用于测绘遥感、国土资源调查、生态环境监测、应急救援、农林植保、电力线巡检、城市安防等人类生活的方方面面。随着科技与政策的继续深化发展完善,在自动化、智能化等技术加持下的无人机必将更加深度地影响人类生活,尤其是在智能交通领域方面。

  • 2022-01-18
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铁路基础设施全生命周期数据传递关键技术研究

重点分析铁路基础设施全生命周期数据传递面临的主要挑战,提出设计交付数字化和竣工交付数字化是解决全生命周期信息无损传递的必由之路。针对数字化交付涉及的数据标准、流程再造、责任认定、数据安全、档案数字化、运维移交等关键问题进行逐一分析和研究,结合我国铁路特点给出详细的设计思路和实现方法,为铁路基础设施全生命周期数据传递奠定技术基础。

  • 2022-01-18
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数据驱动下的智能发电系统应用架构及其关键技术

2016年2月国家发改委发布了《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》,明确提出促进能源和信息深度融合,鼓励能源企业运用大数据、智能化技术对设备状态、电能负载等数据进行分析挖掘与预测,开展精准调度、故障判断和预测性维护,提高能源利用效率和安全稳定运行水平。2016年7月4日,华北电力大学与中国国电集团公司(现国家能源投资集团)共建的“智能发电协同创新中心”正式成立,“智能发电”的概念正式推出。2016年7月25日,刘吉臻院士接受中国能源报专访,发表《智能发电:第四次工业革命的大趋势》,进一步明确了“智能发电”的概念。2016年11月7日,国家能源局发布了《电力发展“十三五”规划》,第一次将智能发电的内容写入了规划。

  • 2022-01-18
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数据中心产业链深度解析

第三方IDC厂商通过在安全性、可靠性、服务广度等方面的竞争,在IDC服务方面的专业性越来越强。在数据中心建设速度、定制设计、成本管理及运维质量等方面的优势逐渐体现,也更能适应企业个性化的需求,近年来有增长的趋势。

  • 2022-01-18
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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