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国家顶级节点分布指导理论研究

随着工业互联网的快速发展,作为我国内部最顶级的标识服务节点,国家顶级节点的设立意义重大。国家顶级节点的部署加快了工业互联网标识解析体系的建设,并且在推动工业互联网创新发展的过程中也起到了关键作用。通过国内各省工业互联网标识解析需求服务模型、国家级/省部级顶级节点部署建设能力模型以及工业互联网水平模型的建立与分析,形成了一套科学的理论研究理论,并将其作为我国未来国家顶级节点建设模型的参考。

  • 2022-01-18
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边缘数据中心关键技术及发展趋势

5G无疑是近年来最热门的话题之一,它不仅将会催生新型业态,也会为工业互联网的发展带来更大的动力。从国家到地方,对工业互联网均给予了极高的关注度,其发展可谓如火如荼。任何通信新技术的发展,均无法离开基础设施的支持。人工智能、云计算、大数据的发展离不开网络和数据中心,5G和工业互联网的发展也离不开数据中心,甚至对数据中心的依赖程度会更高。一般而言,业界对数据中心的认识只是一个信息基础设施,且仅为通信和互联网公司所用。工业领域的数据中心主要用来满足日常的生产需求,规模小、等级低且能效差,几乎不会有冗余的配置,通常只能称之为机房,急需规范和改造。随着边缘数据中心概念的出现,此领域逐渐引起人们更大的关注。

  • 2022-01-18
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未来空基情报、监视与侦察系统对多域作战的支持

在过去的17年里,美国陆军情报界一直重点关注伊拉克和阿富汗的反恐和反叛乱行动。然而,有关全新作战环境的研究却给陆军呈现了一个充满争议和混乱无序的未来景象。敌人正在发展有助于削弱关键能力(如陆地、太空、网络空间和电磁频谱拒止能力)的手段,以谋求政治和军事优势。而在全新作战环境中所运用的战法使美军长期以来形成的优势转化为潜在弱点。其结果是,美国的相对军事优势和对竞争对手发动决定性打击的能力已被削弱,而空基情报、监视与侦察装备由于性能不足,已使美军无法与竞争对手相抗衡。陆军作为联合部队的重要组成部分,将通过实施多域作战,来获取竞争优势,并瓦解敌人的反介入和区域拒止能力。

  • 2022-01-18
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基于大数据的军事情报分析与服务系统架构研究

针对大数据时代带来的变革与挑战,开展面向军事领域的情报分析与服务系统架构研究和设计。提出了基于大数据的军事领域情报分析与服务系统的通用体系架构和运行模式设计,并对系统架构的关键技术进行了探索分析。应用大数据技术,对于提高信息化军事情报处理和决策支持能力具有重要意义。

  • 2022-01-18
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地面无人驾驶系统环境感知技术的发展

地面无人系统具有平台损毁无人员伤亡、可长期值守等特点,目前主要用于扫雷破障、武装巡逻、核生化探测、危险品运输、火力引导、通信中继和后装保障等领域,已投入伊拉克和阿富汗战场使用,是未来陆军作战方式向非接触、非线式、非对称、零伤亡变革的必要装备。高新技术的飞速发展与武器系统的升级换代,使得战场上战斗人员的生存能力越发得到重视,为保护作战人员的生命,近年来发展的地面无人作战系统能够协助士兵在复杂的作战空间探测敌人,扩大作战视野,有效在侦察、核生化武器探测、障碍突破、反狙击和直接射杀等任务时避免人员损伤,大幅度提高了作战人员的生存率、灵活性和战斗力。

  • 2022-01-18
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一文读懂基于DL的无人驾驶视觉感知系统的应用场景

复杂环境场景时,边界形状复杂多样,导致泛化难度较大。不同于其它的检测有明确的检测类型(如车辆、行人、交通灯),通行空间需要把本车的行驶安全区域划分出来,需要对凡是影响本车前行的障碍物边界全部划分出来,如平常不常见的水马、锥桶、坑洼路面、非水泥路面、绿化带、花砖型路面边界、十字路口、T字路口等进行划分。

  • 2022-01-18
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光学雷达(LiDAR)在无人驾驶技术中的应用

无人驾驶汽车的成功涉及高精地图、实时定位以及障碍物检测等多项技术,而这些技术都离不开光学雷达(LiDAR)。本文将深入解析光学雷达是如何被广泛应用到无人车的各项技术中。文章首先介绍光学雷达的工作原理,包括如何通过激光扫描出点云;然后详细解释光学雷达在无人驾驶技术中的应用,包括地图绘制、定位以及障碍物检测;最后讨论光学雷达技术目前面临的挑战,包括外部环境干扰、数据量大、成本高等问题。

  • 2022-01-17
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汽车HMI交互体验及设计方法浅析

众多分析指出,触控屏幕的交互是现阶段智能座舱人机自然交互的主流形式,同时语音交互和传统按键交互也是比较重要的交互方式。很多座舱原有的需要通过物理按键来完成人机交互过程的功能,现在智能大屏上都可以实现操作。功能设置更加集中,识别区域更加明确,是触屏交互的两大特点。

  • 2022-01-17
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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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