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5G:创造未来的新技术

每当我们翻开人类科技的历史,总是会看到一个个光辉的名字,例如改良蒸汽机的瓦特带领人类进入了蒸汽时代,发明发电机的法拉第又把人类带入了电气时代。现在,我们已经处在了电子时代和互联网时代,人类仿佛已经上天入地无所不能了。那么,如果在几百年后,我们再回头来看,又会是哪一种新技术的诞生,会带领人类进入更高层次的未来呢?

  • 2021-12-27
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低轨星座如何与5G/6G融合?

由于频率向宽频段发展、区域向微小发展、容量向海量发展、服务向垂直多样发展,因此在“接入网+核心网”基本物理架构不变的情况下,功能部署跟4G相比具有较大调整(基带前移、组网密集、回传多段、分布处理)。这些变化主要基于5G的一些新的技术的应用,比如它的频段特别宽,容量特别大,它的LE层平移到了射频的部分,实时处理做了一个分布式等等,这其实改变了功能部署背后的架构,或者说改变了网络架构。

  • 2021-12-27
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开放大学智慧学习空间设计与实践探索

线上线下相融合的混合学习已成为成人学习的主流模式,传统远程学习环境已不再适应和满足新时代成人学习者的需求。文章在梳理了学习空间发展和PSST框架理论应用现状的基础上,从理论与实践相结合的视角构建了PSST框架下智慧学习空间设计模型,提出空间设计应遵循支持形式多元的教育、构建结构灵活的空间、统筹协调社会性因素、实现技术的融会贯通四项基本原则,并以福建开放大学“5G室联网实验室”为例对该模型加以验证与剖析,为智慧学习空间设计提供了范例。针对案例实践效果,文章采用问卷调查、访谈和课堂视频分析相结合的方式从教师、学生、教学过程等方面进行了全面评析,发现师生整体满意度较高,对学习氛围、课堂互动、教学结构产生了积极影响,有效支持了线上线下混合学习,但其应用绩效也受到教师信息素养和教学投入等因素的制约。最后,通过研究总结了5G室联网实验室的优势与不足,并提出了改进建议,对学习空间的后续改善与研究提供有益参考。

  • 2021-12-24
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PCBA组装-拼板设计及案例分析专题_2020-12-28

PCBA组装-拼板设计及案例分析专题

  • 2021-12-17
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5G覆盖优良率研究与优化

CQI-Channel Quality Indication,信道质量指示,是由UE测量所得。因此,CQI一般表征下行信道的质量。5G基站根据 UE 反馈的 CQI 信息,获得下行信道的质量情况,从而选择合适的调度算法和下行数据块大小,以保证用户在不同的无线环境条件下获取最佳的下行业务性能, CQI指标主要与无线覆盖质量有关, 因此CQI 优良率也可作为 5G 覆盖优化的评判标准之一。

  • 2021-12-16
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5G网络切片研究报告

网络切片,是5G引入的一个全新概念。从3G时代开始,数据业务,也就是“手机上网”这一需求异军突起,逐渐取代语音业务,成为运营商们的主要收入来源。数据业务其实有很多种,但是,因为网络资源有限,不可能保证所有业务都能全速进行。于是,需要对不同的数据业务进行优先级排序。最简单的方式,就是对业务进行分类,给予不同优先级的业务不同的资源、不同的服务质量,这就是QoS(Quality of Service)的来源。

  • 2021-12-15
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天地一体化信息网络发展与拟态技术应用构想

天地一体化信息网络是国家面向2030的重大科技工程, 现有的基础架构及由此构建的技术体系在其节点高性能处理、网络高效互联、一体化安全防护等方面面临诸多挑战. 该文从拟态技术应用的角度出发, 在分析天地一体化信息网络面临的技术挑战和现有技术思路的基础上, 提出将拟态计算、拟态防御和软件定义互连技术应用到天地网络架构、关键信息系统中的设计思路与应用构想, 相关技术思路和设计可为高速、高效、灵活、安全的天地一体化信息网络建设提供参考.

  • 2021-12-15
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指挥中心整体解决方案

指挥中心整体解决方案指挥中心整体解决方案指挥中心整体解决方案指挥中心整体解决方案指挥中心整体解决方案指挥中心整体解决方案指挥中心整体解决方案

  • 2021-12-15
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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