截止目前，工信部为我国5G技术研发试验规划了以下4个频段：3.3-3.6GHz频段、4.8-5.0GHz频段、24.75-27.5 GHz频段、37-42.5GHz频段。充分体现了我国大力支持5G国际标准和技术验证、加速推进5G产业发展的决心。而大规模天线技术无疑是5G系统中的最关键的技术之一。
在业务与技术的双重驱动下，5G无线网络的架构也正在发生巨大变化。从模型驱动到数据驱动；从宏观规划到精准管控，从网络业务分域自治到网业协同、网随业动，从封闭系统到敏捷定制、生态开放。管理、控制及无线资源调度都逐步引入AI，提升RAN接入能力。基于云网融合的基础设施，将定制网络和AI能力产品化对外输出。无线智能管理从传统的OAM的FCAPS进一步演进支持智能无线切片管理，无线数据分析、意图策略管理、AI模型训练/推理等智能特性。
5G与LTE双连接，两者优势互补，在不同制式、不同频段、不同站点和不同业务诉求之间实现有效的区域级协同和灵活高效的分配资源，是实现5G NR早期快速部署和网络平滑演进的有效途径。分析了5G与LTE双连接应用的必要性，研究了5G的双连接架构特点，探讨了5G的双连接架构选择思路，为未来5G网络双连接技术的应用提供了参考。
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为了实现5G用户的QoS保障，提升5G用户的客户感知水平，首先分析5G应用的网络需求，然后分析用户在弱网环境下的5G QoS保障问题，接着阐述5G弱网的定义及弱网感知的方法，最后提出基于弱网感知的5G QoS保障服务实现方案，以满足5G用户的差异化网络需求，同时优化5G网络资源分配。
兰州电网东西狭长，东起榆中，西至红古，距离长达200 多km。国网兰州供电公司肩负着35～330 kV 线路的巡视维护工作。兰州公司从2013 年开始，在通信运营商3G 网络基础上不断探索，组建了基于WiFi+Mesh 的5.8G 专网。但随着视频监控设备的增多，设备供电局限性、网络通道遮挡、视频流通信阻塞、设备稳定性降低等问题日益突出，原有的网络架构已不能满足现有的视频巡视作业。文献[1-6]提出了一些视频监控网络建设方案，但大都无法解决网络架构单一、覆盖范围小、设备电源不稳定等问题。因此，以国网公司与铁塔公司合作为契机，创新性地提出一种在共享铁塔模式下的新型视频专网组网架构方法，该方案与传统组网方案相比，依托铁塔公司现有站点作为5.8G 专网传输装置媒介，可有效扩大网络基站范围，提高基站供电可靠性，改善原有单点对单点或单点对多点的组网方式，优化网络结构，对输电线路可视化发展意义重大。
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数据是智能时代的核心要素，通信技术通过数据的获取与传输将各产业与主体联结起来。与4G网络相比，5G在数据获取传输的关键性能上都有了巨大的提升，峰值速率提升20倍，时延低至4G网络的1/10，可靠性也得到了加强。5G从它的基础原理上解决了数据的精准性和及时性的问题，使得智能时代精准数据的要求得到满足。
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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。
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，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。
多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景
2025 年，全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年，人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进，端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时，硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比，泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。
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