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触觉互联网应用场景浅析

随着互联网技术的演进升级与创新发展,触觉互联网迅速成为火热的研究领域。触觉互联网突破了传统人机交互方式,在视觉与听觉信息反馈的基础上,叠加远程触觉体验,并能满足低延迟、高可靠、高连接密度、高安全性的网络通信需求。对触觉互联网进行了概述,探讨了触觉互联网的应用场景,指出触觉互联网当前存在的问题,并对其进行了展望。

  • 2022-01-17
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算力网络关键技术及发展挑战分析

新一代信息网络正在从以信息传递为核心的网络基础设施,向融合计算、存储、传送资源的智能化云网基础设施发生转变,算力网络是为应对这种转变而提出的新型网络架构。算力网络基于无处不在的网络连接,将动态分布的计算与存储资源互联,通过网络、存储、算力等多维度资源的统一协同调度,使海量的应用能够按需、实时调用泛在分布的计算资源,实现连接和算力在网络的全局优化,提供一致的用户体验。作为一项新兴技术,算力网络的发展趋势、技术特征以及所面临的发展挑战正在逐步显现,算力网络的健康、可持续发展对我国建设网络强国,构建数字基础设施建设体系意义重大。

  • 2022-01-17
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光与技术:光传输的容量扩展之路

自从几十年前的光纤发明以来,我们一直在想方设法的增加光纤链路数量传输的容量。在光通信初期,我们虽然通过的采用单波长开关键控(OOK)调制(打开和关闭激光器以表示“1”和“0”),能够显著地改善了之前的电信号传输的性能,但也仅提升了光纤传输的一小部分性能而已。

  • 2022-01-17
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基于可信工业互联网标识构建5G数字孪生产业生态

随着在千行百业中的不断延伸,5G作为泛在感知网络成为万物互联的基础设施,连接物理世界的人与物并在其数字化模型的基础上通过数据进行感知与通信。面向产业互联的5G网络快速推动了工业互联网标识体系的发展,通过为联网的物体建立唯一的身份符号实现了万物互识,并能够在互联网上根据授权有效的分析其标识数据。而区块链技术的融入使得相关利益方能够对标识数据进行有效的确权、存证与溯源,从而保证标识数据的可信度,构建万物互信的基础 。最终,基于可信的标识数据企业可以将基于模型与数据融入人工智能、虚拟现实等软件技术构建物理实体的数字孪生体,并通过数字线程构建孪生体之间的交互场景,以数据驱动万物互动的方式实现一个还原现实、超越现实又反作用于现实的数字孪生系统。

  • 2022-01-17
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水务大脑人工智能平台及数字孪生应用技术要求

本期建设核心目标是构建水务大脑产品体系的人工智能基础平台,包括数据智能平台,并对数字孪生平台进行进一步细化,对相关水厂进行精细化建模,建设智能加药的水务机理模型,完成生产流程的数据可视化监控及分析。同时针对水务工程方面,建设工程项目管理平台对相关的生产任务进行科学有效合规的管理。

  • 2022-01-17
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5G经济社会影响机理与测算研究

5G商用以来,我国已在标准数量、网络规模、用户数量等多个方面取得全球领先优势,厘清5G产业生态和经济价值将为5G应用产业快速发展提供理论支撑。从终端、网络、平台、应用、安全等层面阐述了5G产业生态体系的内涵和特征,然后从定性和定量的视角,深入分析5G对于经济社会发展的影响机理和传导路径。从定性角度看,短期内5G网络作为固定资产投资,通过乘数效应数倍地增加产出;当5G从导入期进入规模应用阶段,将持续发挥外溢作用,优化资源配置、提升生产效率、推动产业转型,最终促进经济长期增长。从定量角度看,采用国民经济核算中的生产法测算2020年5G经济社会贡献,通过量化分析发现,5G以扩大有效投资、促进消费升级、创造就业和激发创业等方式为经济发展提供新动能。

  • 2022-01-17
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基于统计的汉藏机器翻译系统关键技术研究与实现

基于统计的汉藏机器翻译系统关键技术研究与实现基于统计的汉藏机器翻译系统关键技术研究与实现

  • 2022-01-17
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基于超构表面的太赫兹波调控

太赫兹波的位置处于宏观经典理论向微观量子理论的过渡区,其频率在0.1~10THz(THz=1012 Hz)之间,是电磁波中唯一尚未完全开发的频段。由于太赫兹波有高效的背景发射噪声抑制功能,很好的时间和空间相干性,较低的光子能量,超大的传输容量以及超强的穿透能力,使得太赫兹波在通信、生物传感、成像、非接触无损检测以及材料光谱分析等应用领域具有广阔的应用前景。研究太赫兹技术及其应用必然离不开相应的太赫兹系统;而太赫兹系统一般由太赫兹发射源、太赫兹探测器以及相应的功能器件组成。

  • 2022-01-17
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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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