为什么边缘计算在物联网中很重要？

在云计算时代之前，企业必须自己购买物理服务器来获得所需的计算能力和存储，前期投入和后期管理是十分昂贵的（购买所有的硬件和设置、维护和更新）。云计算的诞生，意味着企业不再需要购买和管理硬件，企业可以支付所需费用，云服务商来负责管理。

2022-01-04
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连入工业物联网（IIoT）的新一代I/O系统

智能设备的日益普及使工业自动化应用受益匪浅。这些智能组件，也被称为工业物联网（IIoT）设备，其功能和尺寸涵盖的范围从小型、独立的传感器到大型、封装的控制系统不等。它们有一个共同特点，那就是能够通过数字通信链路传递大量信息。

2022-01-04
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基于场强地图的室内定位技术

室内定位技术的发展，要求能提供快速建立、适应性强、成本低的定位系统。基于场强地图的室内定位技术，能大幅减少离线测试工作量。针对当前离线阶段存在预测场强不准的问题，提出了追踪共轭梯度法，能快速建立场强地图。在线阶段提出了加权差分坐标K最近邻法，结果表明该方法与传统方法相比，能使离线阶段的反演模型数据优化，使得在线阶段的定位匹配误差进一步减小，获得更高的定位精度。

2021-12-31
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基于吸波材料的5G射频天线干扰抑制应用研究

本篇论文跟踪了当前吸波材料研究进展，通过分析 5G MU-MIMO 阵列天线的特点和基站覆盖场景，从实际增强抗干扰能力和波束赋形能力出发，研究、设计与应用手性吸波材料，通过吸收天线波束带外电磁波，以达到进一步抑制干扰的目的；选择适应 5G 天线室外自然环境的甲基硅橡胶聚合物基复合吸波材料，通过研究其吸波原理，给出了机理模型和理论计算公式，在进行吸波体结构设计的基础上，设置了实验装置，进行 S 参数测试，并通过微波电磁仿真软件（ CST）仿真，进一步验证了相关结论，对聚合物吸波材料在 5G 天线设计中的应用具有一定参考价值。

2021-12-31
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有源天线及Massive MIMO天线介绍及测试探讨

随着移动宽带网络的发展，站点网络数据容量要求快速增长。面对数据容量的增长，从网络角度需求更多的站点、更多的通信频谱和进一步提升频谱效率新通信技术。而随着2G、3G、4G网络的发展，站点获取越来越困难、站点空间利用也越来越受限，这使得现网扩容及新增频段变得愈加难度，同时也使得网络部署变得更加复杂，对新技术的兼容也变得困难。

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5G前传波分技术方案有哪些？

本文通过详细分析5G前传业务需求变化，针对现有前传波分技术多样化的状况，从承载能力、维护能力、成本预算等角度进行分析，提出了5G前传承载方案建议。为缓解前传资源消耗、降低5G前传网络建设投资、提升前传承载效能提供支撑和参考。

2021-12-31
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5G前传WDM技术方案进展分析

截至2019年年底，我国5G基站数已经超过13万个。目前，我国正在加快推进5G网络建设进度，预计到2020年年底全国5G基站数将超过60万个，5G承载网的建设受到广泛关注。前传网络作为承载网的一部分，相关技术方案的选择将与运营商的投资、建设效率和维护管理等密切相关。

2021-12-31
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联邦学习——面向数据安全和隐私保护破解之法

基于大数据的机器学习既推动了AI的蓬勃发展，也带来了一系列安全隐患。这些隐患来源于深度学习本身的学习机制，无论是在它的模型训练阶段还是在模型推理和使用阶段。当前AI安全已引起人们普遍的关注，各项的治理措施也因此积极开展。

2021-12-30
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026个人机器人应用价值研究报告

《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值

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智能体治理研究报告（2026年）

智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。