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基于5G的地质灾害监测及预警系统

我国山地丘陵区约占国土面积的65%,地质条件复杂,构造活动频繁,地质灾害隐患多、分布广、防范难度大,是世界上地质灾害最严重、受威胁人口最多的国家之一。其中山体滑坡、崩塌,泥石流是我国发生最多且危害最严重自然灾害。全国地质灾害详查显示,全国有地质灾害隐患点28万余处,威胁着1800多万人和 4 千多亿元财产的安全。仅2017年全国共发生地灾 7521起,造成329人死亡、25 人失踪、169人受伤,直接经济损失 35.9 亿元。

  • 2021-12-28
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5G智能手机关键组成技术(一)——天线技术

通常意义上,手机大致可分两种,一种是功能机(Feature Phone),基本上只有打电话、彩短信功能,如当年Nokia、Motorola就是功能机时代的霸主,时过境迁现在只有在特定领域出现或是老人机等形式存在;另一种就是自iPhone诞生之后更为常见的智能手机(Smart phone),现以iPhone、Samsung及华米OV为代表。随着通信技术不断发展,手机已经由承载简单功能向同时可支持话音、数据、音乐、视频等富媒体方向发展,同时可以扩展安装各种各样的应用APP来满足人们各种需求。

  • 2021-12-28
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基于终端测试视角的5G关键技术研究

移动互联网和移动物联网等新业务需求的增长,推动了5G的发展。首先阐述了5G的业务需求以及应用场景;然后,分别从ITU、3GPP、IMT-2020(5G)推进组等三方面总结了5G发展现状;接着,分析了大规模天线、超密集组网、新型多址、全频谱接入等关键技术的测试需求;最后,对5G关键技术所面临的测试挑战进行了总结。

  • 2021-12-28
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5G通信半导体技术发展趋势浅析

5G通信技术带来了大带宽(eMBB)、大连接(mMTC)和低时延(uRLLC)等技术新体验,快速拉动大数据、人工智能、物联网和智能驾驶等一系列新业态,5G新基建正在成为当今时代全球各国最关注的经济与发展议题。未来,5G将继续向毫米波方案推进,甚至空天地一体化的6G技术也开始崭露头角。GaN-on-SiC、InP等化合物半导体技术在超高频、大功率射频领域展现出无可比拟的优势,将为未来的5G新基建奠定坚实的物质基础。本文简要阐述了通信技术的演进趋势,并对半导体技术的发展趋势做了简析。

  • 2021-12-28
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大数据驱动的数字经济平台及关键技术研究

数字经济的发展和渗透给传统经济模式带来了巨大的冲击,不论是消费者还是生产者都面临数字经济转型的强力挑战。基于大数据驱动的数字经济平台提供了快速信任、平等共治、产品再造、安全稳固的数字经济交易环境,有助于数字经济的开展和业务的创新,在新数字经济时代有着重要作用。介绍了大数据驱动的数字经济平台及其运行模式,并提出一种可行的平台架构,为数字经济平台的设计提供了理论支持和技术积累。

  • 2021-12-28
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5G网络智能运维AI应用研究

系统研究了5G网络建设中的多个智能运维场景,设计了AI智能平台,应用AI技术提升网络智能运维的能力。在全域故障定位、资源智能调度、边缘智能、网络数据分析功能(Network Data Analytics Function,NWDAF)、切片智能等多种场景的研究中运用AI智能平台,以大数据云中心为基础,采集海量数据,通过云边协同技术、硬件加速技术、轻量化智能引擎技术、租户及数据安全技术等,为5G网络提供一些运维服务。

  • 2021-12-28
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数据中心基础设施关键技术应用及发展

近年来,全社会数字化转型加快发展,数据中心作为信息化、数字化、智能化发展的基石,产业需求旺盛,呈现应用场景多样化、技术要求差异化的特点。随着信息技术的快速迭代,大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术对数据中心的要求各不相同,互联网、工业、金融、电力等不同行业的数据中心建设也千差万别,数据中心底层“风、火、水、电”等基础设施为适应各类上层IT设备和应用的要求,出现了众多新的技术发展方向和热点[1-3]。本文围绕数据中心预制化、智能化、能源再利用等方面剖析了数据中心基础设施热点技术的优缺点,并从技术、管理、能效三方面总结了数据中心基础设施的发展现状和趋势。

  • 2021-12-28
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麻地梁煤矿智能开采十大智慧系统关键技术

麻地梁煤矿位于内蒙古自治区准格尔旗境内,设计生产能力为500万t/a。矿井现主采5号煤层,煤层可采厚度为0.80~16.07 m,瓦斯含量低,水文地质条件中等,采用综采放顶煤走向长壁后退式开采,507综放工作面为本煤层智能化开采工作面,液压支架型号为ZF23600/29/45D,采煤机型号为MG900/2400-QWD,刮板输送机型号为SGZ1000/2×1200。   

  • 2021-12-28
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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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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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