阻抗匹配与史密斯（Smith）圆图：基本原理

在处理RF系统的实际应用问题时，总会遇到一些非常困难的工作，对各部分级联电路的不同阻抗进行匹配就是其中之一一般情况下，需要进行匹配的电路包括天线与低噪声放大器（LNA）之间的匹配功率放大器输出（RFOUT）与天线之间的匹配LNA/VCO输出与混频器输入之间的匹配匹配的目的是为了保证信号或能量有效地从信号源传送到负载。

2022-01-05
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详解矢量信号分析仪原理

模拟扫描调谐式频谱分析仪使用超外差技术覆盖广泛的频率范围；从音频、微波直到毫米波频率。快速傅立叶变换（FFT）分析仪使用数字信号处理（DSP）提供高分辨率的频谱和网络分析。如今宽带的矢量调制（又称为复调制或数字调制）的时变信号从 FFT 分析和其他 DSP 技术上受益匪浅。VSA 提供快速高分辨率的频谱测量、解调以及高级时域分析功能，特别适用于表征复杂信号，如通信、视频、广播、雷达和软件无线电应用中的脉冲、瞬时或调制信号。

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利用机器学习技术进行半导体制造FinalTest测试良率分类的新框架

先进的数据分析工具和技术对半导体公司获得竞争优势非常重要。特别是，充分利用生产数据的良率预测工具，有助于提高运营效率和降低生产成本。利用机器学习技术进行半导体制造最终测试（FT）良率预测的新颖和可扩展的框架。该框架能够在晶圆制造阶段预测FT良率，因此与过去相比，FT低良问题可以在更早的生产阶段被发现。提出了一个稳健的解决方案，可以自动处理数值和分类的生产相关数据，而无需事先了解低良率的根本原因。采用了高斯混合模型、独热编码和标签编码技术进行数据预处理。为了提高二类和多类分类的模型性能，演示了使用F1-Marco方法的模型选择和模型集合。该框架已被应用于三种具有不同晶圆技术和制造流程的大规模生产产品。所有这些产品都取得了较高的F1-Macro测试分数，表明了框架的稳健性。

2022-01-05
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一文解读合成数据在机器学习技术下的表现

为了测试每个数据集的强度，我将采用三种不同的机器学习技术：多层感知器（MLP），支持向量机（SVM）和决策树（Decision Trees）。为了帮助训练，由于某些特征的幅度比其他特征大得多，因此利用特征缩放来规范化数据。使用网格搜索调整各种模型的超参数，以最大化到达最好的超参数集的概率。

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数字化转型的三个重点方向

近日，信息化百人会执委、阿里研究院副院长安筱鹏在2021财经中国年会暨第19届财经风云榜上发表题为《数字科技如何助力企业高质量发展》的演讲，他指出，疫情之后对于所有的企业来说，最重要的一个命题是如何推动数字化转型。今天讨论数字化转型一个非常重要的话题是如何通过技术的解构和重组推动企业高质量的发展。如果去看未来五年或者更长的一个时间，数字技术对于今天企业的高质量发展会带来什么影响？有三个非常重要的观察视角。一是双轮驱动，它在推动供需的精准匹配。二是软硬解耦，加速技术向云边端的迁移。三是数字原生，探索普惠低成本的数字化转型之路。

2022-01-04
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基于联盟链的医联体应用研究

针对医联体存在的数据共享慢、信息安全风险高、运维成本高等问题，提出基于联盟链的医联体架构。将各个参与方作为参与节点，为不同的节点设置不同的数据通道，为不同的组织结构和业务部门设置不同的权限等级，使用SM2对信息和人员进行加密验证，并对联盟链平台进行了测试，测试结果表明平台可以稳定地运行，联盟链的TPS可以稳定在2 235左右。基于联盟链的医联体应用进一步完善了医联体的分级诊疗、医疗服务、可信管理等功能。

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基于区块链的运营商国际漫游业务模式思考与探索

介绍了区块链相关政策、产业发展现状以及国内外运营商应用区块链技术在国际漫游领域的探索。在此基础上，中国电信区块链团队进一步提出基于区块链的国际漫游业务新模式，以改善目前国际漫游服务的运作方式，包括提升漫游协议签署及清结算效率、解决因第三方清算机构介入而引发的隐私及信任问题以及降低争议处理成本等。

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去中心化的5G国际漫游清结算现状与探讨

总结了当前运营商国际漫游结算解决方案中的痛点与难点，并对其进行分析与研究。通过引入区块链技术，分析去中心化架构在运营商国际漫游清结算场景中的结合点与优势。介绍了较为成熟的去中心化运营商国际漫游清结算解决方案来进一步分析与验证其优势，引出二者结合的发展前景与建议。

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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。