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5G关键技术及在精准农业中的应用前景

5G是继第4代移动通信系统(4G)之后的新-代移动通信系统, 预计2020年将投入商用。5G将拥有比4G更高的频谱利用率和传输速度,能满足未来十年信息海量传输、机器间通信、网络智能化等要求。物联网是使用信息传感设备,把物品和互联网相互连接,进行信息交互和通信,以实现识别、跟踪、定位、监控。

  • 2021-04-17
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5G初始接入信令流程介绍(SA与NSA)

NR中的随机接入流程与LTE的基本相同,UE侦听系统消息获取本小区PRACH信道配置并向gNB发送Preamble, gNB下发RAR,冲突的UE都可能会受到,并在ULGrant指示的时机向gNB发送Msg3,并携带UE标示。gNB下发MSG4,包含竞争解决MCE,指示竞争成功的UE标示

  • 2021-04-17
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位置大数据隐私保护研究综述

大数据时代移动通信和传感设备等位置感知技术的发展形成了位置大数据,为人们的生活、商业运作方法以及科学研究带来了巨大收益.由于位置大数据用途多样,内容交叉冗余,经典的基于“知情与同意”以及匿名的隐私保护方法不能全面地保护用户隐私.位置大数据的隐私保护技术度量用户的位置隐私,在信息论意义上保护用户的敏感信息.介绍了位置大数据的概念以及位置大数据的隐私威胁,总结了针对位置大数据隐私的统一的基于度量的攻击模型,对目前位置大数据隐私保护领域已有的研究成果进行了归纳.根据位置隐私的保护程度,可以把现有方法总结为基于启发式隐私度量、概率推测和隐私信息检索的位置大数据隐私保护技术.对各类位置隐私保护技术的基本原理、特点进行了阐述,并重点介绍了当前该领域的前沿问题:基于隐私信息检索的位置隐私保护技术.在对已有技术深入分析对比的基础上,指出了未来在位置大数据与非位置大数据相结合、用户背景知识不确定等情况下保护用户位置隐私的发展方向.

  • 2021-04-17
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大数据系统和分析技术综述

首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.

  • 2021-04-17
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智能配用电大数据需求分析与应用研究

智能电网是大数据的重要技术应用领域之一。随着智能电网的发展,高级量测体系、各种监控系统的大规模部署产生和积累了大量数据,充分挖掘这些数据的价值具有重要意义。针对智能配用电业务,首先分析智能配用电大数据的特征;然后分析数据融合后的智能配用电大数据整体业务需求和应用场景,其中重点研究大数据环境下的用户用电行为和负荷预测两个典型应用场景,提出大数据环境下的研究思路和方法;接着分析业务应用中的大数据关键技术;最后给出了智能配用电大数据应用技术架构。

  • 2021-04-17
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大数据流式计算_关键技术及系统实例

大数据计算主要有批量计算和流式计算两种形态,目前,关于大数据批量计算系统的研究和讨论相对充分,而如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统是当前亟待解决的问题且研究成果和实践经验相对较少.总结了典型应用领域中流式大数据所呈现出的实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,给出了理想的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该具有的关键技术特征,论述并对比了已有的大数据流式计算系统的典型实例,最后阐述了大数据流式计算系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的技术挑战.

  • 2021-04-17
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大数据_内涵、技术体系与展望

随着复杂系统测试、试验和状态监测产生的数据呈级数增长,大数据逐渐成为各种工业领域的研究热点。为此,从大数据定义、产生、特性的角度阐述大数据的内涵,重点强调大数据产生三要素的彻底变革,并按照大数据处理流程———产生、存储、预处理、分析及挖掘、呈现,归纳得出大数据处理的通用技术体系,分析了技术体系中各环节技术的发展现状。最后,从数据科学、工业 4. 0 以及信息物理系统的角度,阐述大数据发展的趋势,并分析了大数据发展的挑战。

  • 2021-04-17
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面向智能电网应用的电力大数据关键技术

大数据为智能电网的发展注入新的活力,掌握电力大数据的关键技术对电力行业的可持续发展和坚强智能电网的建立具有重要意义。在分析大数据、云计算、智能电网三者关系的基础上,给出具有通用性的电力大数据平台总体架构,并从电力大数据的集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术、数据展现技术 4 个方面深入探讨符合电力企业发展需求的大数据关键技术的选择。最后通过 3 个典型案例,分析了电力大数据关键技术在新能源并网、风电机组安全评估、电网灾难预警上的应用。大数据关键技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的变革,将智能电网的发展推向新的阶段。

  • 2021-04-17
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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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