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卫星通信的基础知识

卫星一般有三种分类方式, 按应用领域划分,卫星可分为通信卫星、导航卫星、遥感卫星等。全球来看,通信卫星为第一大组成(数量占比64%)。国内看来,遥感卫星为第一大组成(占比53%)。 按下游使用对象划分,卫星可分为军用卫星、政府卫星、民用卫星等。全球来看,民用卫星为第一大组成(占比72%)。国内看来,政府卫星为第一大组成(占比38%)。 按轨道高低划分,卫星可分为低轨道卫星、中轨道卫星、高轨道卫星。近年来,全球低轨道卫星发射数量高增,成为卫星发射的主要构成。

  • 2024-09-02
  • 阅读273

吴泳中:紧凑型多功能单级磁阀式立体磁控变压器研究

电缆的规模化使用造成电力系统中容性无功功率平衡需求增加,此外高比例新能源接入也会带来无功功率波动问题。现有无功功率补偿及无功功率发生装置占地面积较大、成本较高。通过磁控电抗器与变压器一体化结合提出了一种紧凑型多功能单级磁阀式立体磁控变压器,同时具备传统电力变压器升降压基础功能与灵活调节无功功率的能力,尤其适用于空间有限的城市变电站。对所述磁控变压器进行了有限元仿真,验证了其运行有效性。结果表明该磁控变压器的无功功率调节容量可以达到94.5 kvar,最大变比偏移量为0.439%,谐波含量仅有3.8%,节约占地面积20%,总体性能优异,可以很好地满足城市配电网无功功率补偿的需求。

  • 2024-08-29
  • 阅读278

DeepSeek-V3技术报告解读

DeepSeek-V3 是一款性能卓越的混合专家(MoE) 语言模型,整体参数规模达到 671B,其中每个 token 激活的参数量为 37B

  • 2025-02-09
  • 阅读341

【教程PPT】电池储能系统基础认知培训(电池、PCS、BMS)51页 PPT

到目前为止,人们已经探索和开发了多种形式的电能储 能方式,主要有:机械储能、化学储能和电磁储能等 机械储能:弹性储能、液压储能、抽水蓄能、压缩空气储 能、飞轮储能 化学储能:铅酸电池、氧化还原液流电池、钠硫电池、锂 离子电池 电磁储能:超导储能、超级电容储能

  • 2025-06-09
  • 阅读484
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  • 51页
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【培训课件】ERP原理设计实施(119页 PPT)

当前我国企业管理面临的问题 (1)生产上所需要的原材料不能准时供应或者供应不足; (2)零部件生产不配套,积压严重; (3)产品生产周期过长,劳动生产率下降; (4)资金积压严重,周转期长; (5)市场和客户需求多变、快速,使企业的经营和计划系统难以适应。

  • 2025-06-09
  • 阅读465
  • 下载0
  • 119页
  • ppt

混合专家模型推理优化技术综述

混合专家模型(Mixture of Experts, MoE)作为一种新兴的大规模语言模型架构,通过条件计算机制显著提升了模型容量和计算效率。近期,以Mixtral-8x7B、Gemini、DeepSeek-MoE等为代表的MoE模型展现出了强大的性能。然而,MoE模型的部署和推理过程中面临着计算资源需求大、延迟高、能源效率低等挑战,这促使学术界和工业界对MoE推理优化技术进行深入研究。

  • 2025-02-15
  • 阅读414

XBar控制图全解析:核心元素与算法详解

SPC(统计过程控制)控制图是现代制造业中提升质量管理的重要工具,通过实时监控过程变化,快速识别异常以确保过程稳定性。XBar控制图专注于子组均值的变化,结合中心线与控制限,识别潜在异常和偏差。其支持多种标准差估计方法与检验规则,适用于多阶段过程分析。SmartNotebook的SPC插件简化了XBar控制图的制作,提供数据加载、参数设置、规则配置和报告生成的一体化功能,为质量工程师高效监测和改进生产流程提供支持。

  • 2025-06-04
  • 阅读547

大模型关键技术与未来发展方向———从ChatGPT谈起

大规模预训练模型,也被称为“基座模型”或“大模型”,目前被认为是通用人工智能技术的核心引擎,已经成为了全球科技竞争焦点。本文归纳总结了以聊天生成预训练转换器(ChatGenerative Pre-trained Transformer,ChatGPT)为代表的生成式大模型技术研究现状和发展趋势,从大模型基座、大模型人类偏好对齐、大模型推理与评价、多模态大模型、大模型安全可控五个方面讨论了当前大模型研究的现状和挑战,并结合我国人工智能研究特点,简要分析了大模型未来的重点发展方向。

  • 2024-10-04
  • 阅读1089
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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