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云原生发展历程与技术体系

在奉行事实标准的IT界,云技术发展多年的今天:开源社区已然是云原生技术的关键推动者,同时也是相关技术标准的制定者。我们知道云原生飞速发展的背景,解决应用的标准化问题:下层基础设施不统一,如何构建通用的弹性扩缩容能力,以及分布式监控、日志和追踪等等。

  • 2022-01-12
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面向垂直行业的网络切片安全隔离研究

在5G公众网络场景下,网络切片可以为不同的垂直行业用户提供差异化服务,有效提高网络利用效率。但是针对安全要求非常苛刻的垂直行业用户,不同垂直行业用户的网络切片间要求严格的隔离,因此当发现初始切片网络不能为垂直行业的用户终端服务时,初始切片网络无法通过切片间的通道传递安全上下文,只能通过5G基站路由到目标切片网络。基于此,研究了如何在尽可能不改变终端的情况下,保证路由过程中安全上下文的隔离和终端的业务连续性。

  • 2022-01-12
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自动驾驶基础--SLAM简介

SLAM是Simultaneous LocalizationandMapping的缩写,意为“同时定位与建图 (同步定位与地图构建)”,是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向。它是指运动物体自身位置不确定的条件下,根据传感器的信息,一边计算自身位置,一边构建环境地图的过程,同时利用地图进行自主定位和导航。它主要用于解决机器人在未知环境运动时,如何通过对环境的观测确定自身的定位和运动轨迹,同时构建出周围环境的地图。

  • 2022-01-12
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一种顾及TOA数据优选的抗差卡尔曼滤波室内定位方法

室内无线定位在生产、物流、监控等方面有着广泛的用途,然而受通信距离和无线通信基站拓扑结构的影响,传统的TOA室内定位算法存在精度不高和稳定性差等问题。基于此,以超宽带为研究对象,在TOA信道模式下,综合考虑超宽带精度衰减因子与定位信号强度两方面因素,提出了一种顾及数据优选的抗差卡尔曼滤波技术的室内导航定位方法。该方法首先在TOA测距的信道模式下以到达终端信号的定位信号强度值为准则,筛选出与终端通信信号较强的观测信息,剔除部分非视距误差,确保观测信息的可靠性,再以水平精度因子优化拓扑结构,选择较优的接入点构造良好的拓扑布局。最后,为有效控制异常误差的影响,提出将抗差卡尔曼滤波应用于室内超宽带测距滤波和定位解算,确保观测信息的可靠性和抗差性,模拟和实测算例验证了本文提出的算法的有效性。

  • 2022-01-11
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Linux内存回收之LRU算法

每个进程都不希望自己占用的内存被交换到硬盘中,因为内存被交换到硬盘后,如果进程要使用到这些内存时,必须先将这些内存从硬盘中加载到内存中,才能继续使用,这样进程的性能将会大打折扣。正因为这个原因,内核必须提供一种最优的方案来挑选一些内存交换到硬盘,并且对进程性能的影响降到最小。

  • 2022-01-11
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三种无线分布式网络的比较

无线分布式网络作为近几年通信领域发展较快的技术,受到越来越多的关注。无线分布式网络的前身是adhoc网络,起源于1972年美国DAPRA提出的分组无线网(PRNET),是由一组具有无线收发装置的移动节点组成的多跳、临时性的自组织系统。随着研究的不断深入以及adhoc网络应用的扩展,衍生出了无线传感器网络和无线Mesh网络,它们也采用分布式、自组织组网思想,但在特定应用环境下具有不同于adhoc网络的特性。因此,随着技术不断发展,无线分布式网络变为一个非常宽泛的概念,主要由ad hoc网络、无线传感器网络和无线Mesh网络3种网络组成。本文着重就这3种无线分布式网络的基本概念、技术特点和应用场合进行分析研究和比较。

  • 2022-01-11
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支持全光网的波长交换开关发展趋势

全光网未来的发展趋势对于其中的核心元器件波长选择开关提出了新的要求。未来的波长选择开关元器件将继续使用硅基液晶技术并且基于算法、光学设计的创新,向支持更多频谱、更高集成度和端口数发展,并且具有更低成本以便用于城域边缘网络。

  • 2022-01-10
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提前揭秘5GRel-16标准重要组网技术

3GPP主导的5G标准第一阶段(Phase I)工作在2019年6月完成了最后一个版本(Late Drop)的交付,至此Rel-15标准工作全部完成,与此同时,第二阶段(Phase II)的Rel-16标准工作的第二步(Stage 2)工作也顺利按时冻结,第三步(Stage 3)受全球疫情影响,从2020年3月推迟到6月冻结。作为第一个可商用的5G标准版本,Rel-16主要面对eMBB场景,支持了全球运营商的5G商用,截止到2020年4月,全球已经有73家运营商在全球41个国家和地区推出了符合3GPP标准的商用5G服务。

  • 2022-01-10
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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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2025年度重点行业能效“领跑者”企业典型经验与实践案例

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当前,全球新一轮科技革命和产业变革加速演进,数字经济已经成为经济高质量发展的核心引擎。企业数字化转型从“可选项”转变为关乎生存根基与核心竞争力的“必选项”,并在人工智能等新技术推动下,迈入“数智化”新阶段。2025年正值“十四五”规划收官与“十五五”规划启航的历史交汇点,既是检验数字化转型阶段性成果的里程碑,亦是谋划未来发展的新起点。在这一关键节点,亟需通过系统性、引领性的研究框架,基于海量数据洞察转型规律、科学量化发展水平,为政策制定者提供精准施策的科学依据,为转型各方指明创新发展的方向路径。

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