随着 5G 最终到达终端消费者，无线通信的世界即将发生变化。5G 最大的承诺之一是大规模设备通信，为革命性的物联网系统提供动力，例如自动驾驶汽车、元宇宙硬件、游戏虚拟现实 （VR） 和智能工厂。这场革命所需的一些 5G 技术包括机器对机器 （M2M） 通信、大规模机器类型通信 （mMTC）、超可靠低延迟通信 （uRLLC） 和增强型移动宽带 （eMBB）。在这种情况下，基站的优化对于提供低延迟连接、频谱和处理资源的最佳共享以及密集的小蜂窝部署至关重要。
3GPP在Rel-15版本中，NR移动性管理只引入了基本的切换功能，而NR切换0 ms中断时延是为UE提供无缝切换感受的性能需求之一，且在高频移动时UE可能会遇到快速的信号恶化，切换的可靠性也会降低，如何减少切换过程中的数据中断时间以及提高移动鲁棒性是R16一个重要研究方向。针对以上问题，R16移动性增强提出了两个关键技术—双活动协议栈和条件切换。详细阐述了两种关键的增强技术以及各网元之间的协作情况，研究了与传统切换流程的差异、UE侧的协议栈变化，分析了两种移动性增强技术的应用场景，给出了中信科移动预规划的应用方案，为移动性增强技术的研究和应用提供参考。
随着无人机技术的发展,无人机倾斜摄影技术在数字城市建设和应急救灾中得到了广泛的应用。本文提出了一种基于无人机倾斜摄影技术所获得的数字三维模型测绘大比例尺地形图的方法,探讨了倾斜摄影的关健技术，总结了基于无人机倾斜摄影生产三维模型和测绘地形图的流程，实例验证了基于无人机倾斜摄影测量生成的三维模型测绘大比例尺地形图的可行性，并且做了相应的精度分析，在实际生产中有一定的指导意义。
摄影测量的发展经过模拟、解析、数字3 个发展阶段后，又从数字摄影测量工作站发展到了数字网格。目前在信息时代的发展促进下，摄影测量已进入了信息化时代。通过对信息化时代摄影测量基本特征的讨论，介绍了信息化时代重点资源的地理空间信息和重点标志的密集点云；并从信息化的发展延伸到摄影测量中低空无人机的智能化发展，最后就地图产品DLG 等矢量信息在信息化时代摄影测量中新的生产方式进行了讨论。
由人工智能引发的智能革命星火，正向各行各业蔓延，测绘与时空位置服务的相关方法、技术、产业形态和商业模式所面临的挑战与机遇，是值得深入思考的问题。从人工智能的内涵、历程和趋势出发，阐述了对新一代人工智能特征的理解，并对智能时代来临所带来的机遇和挑战进行了分析。聚焦到测绘与位置服务领域，认为其作为行业，不会消失但必须转型，并分析了转型的可能路径；作为学科，不会扩张但须跨界、交叉和融合；作为职业，将会出现蓝领消失，创客、智士领军的局面。测绘与位置服务行业需要充分挖掘自身优势，将系统性思维、时空观思维和创意性思维作为开启智能时代大门的钥匙，才能实现测绘与位置服务行业向绿色、智能、泛在发展的整体转型。
随着“国家2000 大地坐标系”（ CGCS2000） 在我国的推广应用，以前的测绘地理信息数据需要进行新旧坐标系的相互转换，其中，很多ArcGIS 格式的数据需要进行转换，主要分为要素数据和栅格数据，方法是利用ArcGIS 的投影与变换功能。最近在交流此问题时，有人说ArcGIS 用七参数模型进行投影变换时，只要涉及地方坐标系就有问题，转换后数据误差很大，无法满足精度要求。通过研究发现，出现这种问题主要是对抬高投影面、任意中央子午线建立的地方坐标系进行数据转换时操作不当造成的。
卫星导航定位基准站网建设应用近年来发展迅猛，被越来越多的用户所使用。本文基于全国卫星导航定位基准站调查摸排结果，分析我国基准站建设、运维和应用的状况，针对存在的问题深入思考，对加强基准站统筹协调、排除隐患、规范管理提出相关建议和发展思路。
介绍了全站仪任意坐标系三维变形监测方法。即初次、后次监测通过全站仪任何位置设站观测各点三维坐标后，利用坐标变换原理，将监测点的后次观测坐标系坐标与初始观测坐标系坐标进行数学变换，从而直接得到各个监测点的位移量，给出了方法的位移计算公式。应用误差传播定律推导和给出了监测点位移精度计算公式。实际应用计算分析结果表明，该方法是可行的。
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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。
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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
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)
储能是指能量的存储，即通过一种介质和设备，把当前剩余的能量以其本身的形式，或者换成另一种能量形式存储起来，根据末来使用的需求，以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看，储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来，以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类，电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。
结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型，而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。
46种麦肯锡经典思维框架，这些框架被分为以下几大类： 1. 逻辑思考类 金字塔原理：通过结构化思考和表达，让观点清晰有力。 MECE原则：确保分析的完整性和独立性，避免重复和遗漏。 逻辑树：将复杂问题分解为可管理的小问题，逐步找到解决方案。 归纳与演绎法：通过总结趋势或应用通用规则，快速得出结论。
随着大数据时代的来临，超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时，面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力，为超大规模数据库运维带来了新的机遇。
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