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软件定义多域战术网络发展研究

网络和通信技术,特别是用于战场等竞争和资源受限环境的网络通信技术,正在不断发展。不同军事应用对延迟的敏感性有很大差异。例如,与低速地面军用车辆不同,辅助无人机导航应用的数据包传送时间限制相当严格。另一方面,基于感知-处理-执行循环的应用程序,其所处理数据的有效期要比广播战时视频流的应用程序短,数据量要少。此外,军事应用需要各种网络支持,如窄带、宽带和移动服务。例如,提供战术射频识别(RFID)和军用车辆远程无钥匙进入服务的应用,利用窄带服务即可满足其瞬时需求。而应用要共享卫星图像则需要宽带服务,以获得更高传输容量。如果底层网络无法满足军事应用的多样化需求,那么其QoS(例如吞吐量、响应时间和丢包率)就会下降,而对任何军事应用来说,QoS降低造成的后果在军事行动中可能是毁灭性的。因此,在战术环境中,满足军事应用QoS要求至关重要。它还迫切要求网络基础设施具有自适应性,能够应对应用程序QoS需求的任何变化。

  • 2022-01-20
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聚酰亚胺薄膜流延成型技术及上下表面质量研究

设计基于风压的PAA树脂溶液贴附唇壁的挤出流延工艺改进方法,在挤出模头后方和前方设置可以施加正压或负压的吹风、吸风装置。PAA树脂流延开始时,在模头唇口溶液流出处施加正压或负压,使挤出溶液贴附于挤出模头底端的上唇壁或下唇壁,之后再下落流延到钢带上,以改进PAA薄膜的厚度均匀性和表面平滑性。

  • 2022-01-19
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分布式系统互斥性与幂等性问题的分析与解决

分布式环境下的业务场景纷繁复杂,要解决互斥性和幂等性问题还需要结合当前系统架构、业务需求和未来演进综合考虑。Cerberus分布式锁和GTIS也会持续不断地迭代更新,提供更多的引擎选择、更高效可靠的实现方式、更简捷的接入流程,以期满足更复杂的使用场景和业务需求。

  • 2022-01-18
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智能座舱发展现状及未来趋势分析

电动化、智能化、网联化、共享化成为汽车行业未来发展趋势,已经成为行业共识。这些趋势将带来人的生活与出行的极大变革,也会导致汽车座舱形态、座舱功能、交互方式的变化,因而汽车智能座舱的设计成为未来汽车发展和创新的关键因素,也是打造差异化、吸引用户非常重要的方面。

  • 2022-01-17
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健全推进发展先进制造业的体制机制研究

先进制造业是制造业的重要组成部分,是一种新型制造形态,是先进的制造模式、技术手段和管理方法的有机结合,代表一个国家的工业实力和发展水平。发展先进制造业是我国制造业转型升级的内在要求,也是我国经济进入高质量发展阶段的必经之路。“十九大”报告明确提出,“加快建设制造强国,加速发展先进制造业”。

  • 2022-01-14
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6G网络安全场景分析及安全模型研究

6G网络的概念已经被提出并引起了学术界的广泛关注。整体而言,6G网络将对5G网络的性能进行优化,并拓展 5G技术难以实现的业务场景。然而,这些新场景、新技术的引入势必带来新的安全隐患和威胁。首先,针对6G网络的关键技术、实现手段等展开研究,重点围绕国际上5G/6G的主要研究机构、公司和企业的研究进展进行详细调研。然后,汇总 6G 网络的愿景和核心技术,并在此基础上提出 6G 网络可能存在的安全问题和挑战。最后,根据现有的技术情况,总结针对这些安全问题的解决方案,并探讨面向6G网络的安全模型。

  • 2022-01-12
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基于视觉的目标跟踪研究现状调研

视觉目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究方向,有着广泛的应用,如:视频监控,人机交互, 无人驾驶等。过去二三十年视觉目标跟踪技术取得了长足的进步,特别是最近两年利用深度学习的目标跟踪方法取得了令人满意的效果,使目标跟踪技术获得了突破性的进展。本文旨在简要介绍:目标跟踪的基本流程与框架,目标跟踪存在的挑战,目标跟踪相关算法,以及目标跟踪最新的进展等,希望通过这篇文章能让读者对视觉目标跟踪领域有一个较为全面的认识。

  • 2022-01-11
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深入理解 Cilium 的 eBPF 收发包路径

eBPF 正在变得无处不在,我们可能会争论这到底是一件好事还是坏事(eBPF 也确实带了一 些安全问题),但当前无法忽视的事实是:Linux 内核的网络开发者们正在将 eBPF 应用 于各种地方(putting it everywhere)。其结果是,eBPF 与内核的默认收发包路径( datapath)耦合得越来越紧(moreandmore tightly coupled with the default datapath)。

  • 2022-01-11
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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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2026AGI时代全球数智医学影像生态产业发展白皮书

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