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微波光子雷达及关键技术

雷达是人类进行全天候目标探测与识别的主要手段,多功能、高精度、实时探测一直是雷达研究者追求的目标。这些特性实现的基础都是对宽带微波信号的高速操控,但受限于“电子瓶颈”,宽带信号的产生、控制和处理在传统电子学中极为复杂甚至无法完成。光子技术与生俱来的大带宽、低传输损耗、抗电磁干扰等特性,使其成为突破雷达带宽瓶颈和“照亮雷达未来”的关键使能技术。同时光子系统重量轻、体积小、可集成,可以将雷达系统的体积重量降低数十倍,从而大大减轻飞机、卫星、舰艇等的载荷。因此光子技术的引入有可能改变现有雷达系统的体制,赋予雷达系统更加蓬勃的生命力。本文总结了国内外光子雷达系统的主要研究进展,讨论了光子雷达系统中的关键技术,并展望了光子雷达及其关键技术的发展趋势。

  • 2021-12-30
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面向下一代战争的雷达系统与技术

随着军事科技的快速发展,下一代战争成为当前军事领域的热门话题。本文在研究下一代战争的定义和特点的基础上,提出了下一代战争对雷达系统的需求。针对下一代战争对雷达系统的需求,从面向下一代战争的雷达系统和面向下一代战争的雷达技术两个主要方面对未来主要雷达系统的形态和应用以及关键技术的概念内涵和发展方向进行了分析与总结,并给出了发展建议。本文对于未来一段时期雷达系统的发展和关键技术的研究具有一定的指导意义。

  • 2021-12-30
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“新基建”带来数据中心大发展的新契机

当前网络智慧化产业处于蓬勃发展中,重点集中在网络开局部署、网络变更校验、故障智能定界/定位、故障预测、业务分析以及预测等方面,寻求在数据采集、大数据分析、AI、决策闭环等环节实现精细化检测和可视化管理,变被动运维为主动运维。虽然目前还受制于AI学习模型的精确、网络设备特性不足等制约因素,但人工智能的发展必将引发再一次网络运维的变革。

  • 2021-12-30
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从5G探索未来城市规划和空间设计:场景与案例

面对5G蓬勃发展的趋势,城市规划与空间设计人员应当对技术的发展特点及其对城市空间的影响有所了解,确保城市规划与设计是面向未来、保持先进的。本文从城市规划师的角度,对5G的技术特点、发展愿景、其与其他智能化技术的结合及其在城市空间,尤其是对生产生活影响最大的三类空间——出行场景、生活场景、工作场景中将产生的影响进行简要分析与阐述。

  • 2021-12-30
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重型工程运输装备产品企业标准体系构建研究

重型工程运输装备产品企业标准体系构建研究重型工程运输装备产品企业标准体系构建研究

  • 2021-12-30
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如何在机器学习的框架里实现隐私保护?

在大数据和人工智能的时代,人们能够更方便高效地获取信息。然而在获得便利的同时,我们的行为无时无刻不在被记录、被学习、被使用。如果在应用中不注重隐私保护,就很难阻止个人信息被用于非法目的。近年来,越来越多的人开始重视数据隐私,在选择使用客户端软件(App)时更加关注隐私条款。有研究表明,对于隐私的保护可以提高用户的使用率[1]。

  • 2021-12-30
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5G电联共建共享Qos策略研究及实践

近年来,共享经济为我国经济发展注入了新动力,成为推动供给侧结构性改革和高质量发展的重要途径,在5G建设大潮中,共建共享将也是主旋律。为了减少重复投资、重复建设,中国联通运营商与中国电信运营商签署合作协议,相约划定区域、分区建设、网络共享。联通运营商和电信运营商的5G频段相邻,共建共享有利于把5G自身优势和双方各自资源发挥最大效用,只需要一套设备就能实现5G覆盖。同时,两家企业的资源在南北方不同区域具有很大互补性,通过在全国范围内合作共建一张5G接入网络,能够高效地实现5G 网络覆盖,快速形成5G服务能力,增强5G网络和服务的市场竞争力,提升网络效益和资产运营效率,达到互利共赢。

  • 2021-12-30
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5G行业网数字孪生技术

数字孪生理念应用于垂直行业网络“规、建、运、维、优”全生命周期管理中,创建物理网络设施的虚拟镜像,搭建与物理网络设备一致、拓扑一致、数据一致的数字孪生网络平台,在网络状态实时监测、流量全息透视、故障诊断分析、设备全生命周期管理等场景发挥重要作用,同时,虚拟空间的网络镜像环境可以提供网络配置正确性验证,大大降低现网风险,消除错误配置导致现网故障的可能性。

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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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2026综合算力全景分析

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