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车辆定位算法展望

如今大多数导航定位系统都依赖于全球导航卫星系统(GNSS),通过GNSS和里程计、惯性传感器的组合定位可以获得较好的精度和鲁棒性。对于要实现自动驾驶的汽车,定位的精度和可靠性有着更高的要求。一般情况下车辆都是在路面上行驶的,考虑这种情况,我们将里程计选作第一输入,而当轮速无法获取时,则使用惯性传感器的输入。最后,采用粒子滤波和贝叶斯方法融合地图信息,而不是标准的地图匹配。大量试验结果表明,无GNSS的定位系统性能和有GNSS的系统性能相差无几。

  • 2022-01-04
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基于边缘计算MEC和虚拟资源管理NFV实现算力网络

云计算发展驱动力分别是商业驱动力和技术驱动力,同时这也是任何技术不断向前发展和进化的两大核心因素。商业驱动力包括容量规划、降低成本、组织灵活性。技术驱动包括集群化、网格、虚拟化及其他相关技术(IP网络与架构、数据中心技术、互联网技术、多租户技术、服务技术)。

  • 2022-01-04
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KubeEdge架构解读:云原生的边缘计算平台

KubeEdge即Kube+Edge,顾名思义就是依托K8s的容器编排能力和调度能力,实现云边协同、计算下沉、海量设备的平滑接入。本篇文章将从KubeEdge架构设计理念、KubeEdge代码目录概览、KubeEdge集群部署三方面带大家认识KubeEdge。

  • 2022-01-04
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边缘计算如何解决0.1秒的“致命延迟”?

从概念上来看,边缘计算是一种分布式运算的架构,其将应用程序、数据资料与服务的运算由网络中心节点移往网络逻辑上的边缘节点来处理。由于边缘节点(如智能设备、手机、网关等)离用户或数据源头更近,因此数据的传输和处理速度可以有效提升,减少延迟。

  • 2022-01-04
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边缘计算的三种模式:MEC、微云和雾计算

公开资料显示,边缘计算是在靠近物或数据源头的一侧,综合了网络、计算、存储、应用等核心能力的开放平台。基本思想是把云计算平台迁移到网络边缘,试图将传统移动通信网、互联网和物联网等业务进行深度融合,减小业务交付中端到端的延迟。

  • 2022-01-04
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5G边缘计算(MEC)赋能行业未来

随着5G的到来,物联网、人工智能、虚拟现实等新技术日渐成为技术热点并逐渐在应用,随之到来的就是海量数据的诞生,运营商们对云网融合的需求越来越强烈,MEC已经成为5G时代重要技术之一。 作为5G产业的重要参与者和关键推动者,英特尔正在致力于5G网络转型和云化这两个拥有无限潜力的重要领域,通过融合通信和计算,引领5G转折性技术的变革,从而真正实现5G应用落地。

  • 2022-01-04
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边缘计算产业现状与发展建议

随着5G商用,以及IoT和AI的发展,边缘计算的规模和业务复杂度显著增加,边缘实时计算、边缘实时分析和边缘智能等新型业务不断涌现,对边缘基础设施的效率、可靠性和资源利用率有了更高的要求。如何结合云计算发展趋势,打造边缘基础设施成为一个新课题。梳理了边缘计算发展现状,包括边缘计算产业规模、国际国内的电信运营商在边缘计算领域的试点工作,讨论了“多云混合”对边缘计算的影响,分析了边缘计算存在的问题和挑战,并结合项目实践给出了相应的发展建议

  • 2022-01-04
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基于全生命周期基础网络服务的探索与创新

随着移动通信、互联网、物联网的纵深发展和爆炸式增长,用户对移动通信网络的带宽覆盖、质量等要求越来越高。同时,用户的业务需求和无线通信技术在飞速发展,通信设备更新换代、基础网络规模日渐增长、基础网络结构日趋复杂,当前处于2/3/4G多网络并存,5G即将进入商用阶段,运营商通信的基础网络在规划、建设、运维、优化服务上存在前所未有的挑战,面临着“网络覆盖广、空间跨度大、专业涵盖多、协调工作杂、过程监控难、管理成本趋高”等一系列难题。

  • 2021-12-31
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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医疗健康大数据洞察报告:2025年医疗健康领域非全日制博士申请者画像

本报告基于对600份有效问卷及申请数据库的深度分析,旨在揭示2026年中国医疗健康领域非全日制博士中请者的核心特征、需求偏好与行为趋势。研究 显示,申请者群体呈现出“资深从业者寻求职业深化”与“高潜力新生代追求学历升级"并存的鲜明特征,其需求高度务实,对交叉学科及数字化方向兴趣浓 厚,但普遍面临政策认知与实践之间的“知行鸿沟”

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智能体与传播应用研究报告

《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下,以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴,以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象,通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响,探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。

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智能微电网发展关键问题研究

微电网是新型电力系统的重要组成部分。近年来,围绕“双碳”目标下能源电力绿色转型发展,国家在相关政策文件中先后提出“新能源微电网”“绿色微电网”“可再生能源微电网”“智能微电网”等概念,聚焦新能源为主供电源,依托数字化智能化手段,加快推动微电网建设。

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中国工业软件行业发展研究报告:慢行业下需坚守长期主义之路

工业软件具有发展的紧迫性和必要性,且当前处于政策红利带的有利时间窗口期。当前,我国工业和经济达到分水岭,经济体发展需要创新驱动,而工业软件作为工业知识的载体,既是新型工业化的核心生产资料和关键生产力,又是工业大脑和数字基石,其自主可控意义深远。不同于国外工业软件是先工业后软件的自然生长,我国的工业软件先是用市场换效率,后是工业和软件同步的压缩式发展,现在是追赶核心技术可控,保障供应链安全。因此,当前工业软件既有发展的必要性,又有发展的紧迫性。

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