WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法

在室内环境中，通过采用泛在WiFi信号辅助手机惯导信息进行了一系列的定位试验。利用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理，降低指纹匹配算法的计算量，单点WiFi定位耗时平均降幅为51%，提高了系统的定位实时性。通过真实室内场景试验，初步分析了WiFi信号指纹定位在不同的室内环境和定位人员的运动状态下定位结果的差异。利用UKF算法对WiFi定位结果和PDR定位结果进行融合，融合后的定位结果优于WiFi和PDR单独定位的效果。此方法无须布设新的硬件设备，实现简单，可以在布设WiFi的室内环境下利用普通的智能手机快速实现简单的室内人员定位应用。

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全方位剖析边缘计算架构设计以及应用实践

边缘计算（Edge Computing）是相对云计算而言的，它是指收集并分析数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备和网络中，而不是必须将数据传输到计算资源集中化的云端进行处理。通俗的说，边缘计算是去中心化或分布式的云计算，原始数据不传回云端，而是在本地完成分析处理。

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为什么说边缘计算的发展比5G更重要？

边缘计算在自动驾驶汽车、人脸识别、预见性维护等方面的应用只是一个开始。我们很快就会有足够的计算能力来制造出真正独立运行的机器。它们将能够安全地在城市，工厂里运行，甚至像人类一样胜任它们的工作。令人难以置信的是，捷克作家Karel ？apek早在一个世纪前就预见了这一点。到2020年，其科幻作品中出现的“机器人”一词已经是100年前的事情了。

2022-01-04
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边缘计算芯片格局分析

人工智能芯片市场第一个得到关注的是云端服务器市场，Nvidia的GPU以其强劲的算力掌握了大部分市场。随着人工智能的铺开，边缘计算（edge computing）的概念也得到了越来越多的认可。边缘计算相对于云计算有几点优势，首先是延迟较小，在云端和终端通常有几十毫秒到几百毫秒不等的网络延迟，对于工业应用等对延迟有高要求的应用来说云端部署人工智能无法满足其对于延迟的需求；其次是数据隐私，有些应用不希望把数据传输到云端，一方面担心云端数据被云运营商看到，另一方面担心数据传输过程中被黑客劫持；最后是可靠性，如果把人工智能部署在云端那么一旦网络断了在终端的人工智能程序就无法工作了，这对于要求高可靠性的应用来说难以满足要求，但是如果把人工智能部署在边缘就没有这个问题。

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终于有人把超融合和边缘计算说清楚了

随着云技术和虚拟化技术的发展，网络服务的构建有了新的思路和方案。2013 年的 vmware 大会上提出 VSAN 技术，其主要概念是在虚拟化集群中安装闪存和硬盘来构造存储层。VSAN 技术配置具有足够磁盘插槽和存储控制器的 VSAN主机，形成可扩展的分布式存储架构，生成易于管理的共享存储源。在 VSAN 技术的基础上诞生了超融合架构的概念。

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边缘计算技术发展现状与对策

边缘计算是通过把计算、存储、带宽、应用等资源放在网络的边缘侧，减小传输延迟和带宽限制的新兴技术。这项技术为物联网、云计算等技术提供了前所未有的连接性、集中化以及智能化，满足了敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求，将是实现分布式自治、工业控制自动化的重要支撑。本文对边缘计算技术、标准、产业和应用国内外发展现状与趋势进行了梳理分析，提出了我国的进一步发展对策。

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工业物联网使现代运营受益的方法

从商业和人道主义的角度来看，管道泄漏是石油和天然气工业中的一个重要问题。根据美国，交通运输部管道和危险材料安全管理局的报告，在过去10年里，管道泄漏已造成近200人死亡，900人受伤，总额达57.5亿美元。通过在管道沿线实施IIoT传感器，员工可以密切关注潜在的故障点，以限制物理危害，同时行业可以通过自动化操作减少花费在连续人工检查上的资源。

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老旧系统与工业物联网（IIoT）的集成

随着工业物联网（IIoT）的发展，制造企业正在寻求将老旧资产或系统整合到现代基础架构中。但是，老旧的资产可能无法连接到因特网或其它工业技术，从而使其难以正常运行。虽然工业物联网触发了这个连接障碍，但它也通过帮助确保这些老旧资产具有现代技术提供的相同安全功能来解决这个问题。

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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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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。