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光通信技术研究现状及发展趋势

随着人们对网络带宽需求的不断快速增长以及新的应用和网络服务的不断发展,光网络的发展面临着传输容量、交换粒度和网络控制的巨大瓶颈。为了解决这些问题,世界各地的研究人员提出了新的解决方案。论述了近年来光网络领域的技术创新,重点讨论了动态可重构光网络、集成光电子学以及大容量光纤传输技术的发展,并展望分析了光网络未来的发展趋势,为之后相关的研究提供了参考。

  • 2022-03-30
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化合物半导体发展现状分析

化合物半导体作为宽禁带半导体是高温、高频、抗辐射及大功率器件的适合材料。2020年全球化合物半导体的市场规模约为440亿美元,2020年之后其市场需求随着5G商用、汽车电动化、人工智能将呈现持续性增长趋势。化合物半导体的主要材料包括砷化镓、磷化铟、氮化镓、碳化硅及以金刚石,氧化镓为代表的超宽禁带化合物半导体。化合物半导体的主要器件包括射频器件、光电器件和功率器件,在国防、航空航天、石油勘探、宽带通讯、汽车制造、智能电网等领域有重要应用。化合物半导体的发展需要产业界的协同创新,既要与科研院所进行产学研联合,也要贴切下游的应用企业需求。

  • 2022-03-30
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基于SDN的中国移动固网(CMNet)的演进

CMNet(中国移动固网)在平台经营(云)、网络经营(管)、用户经营(端)3个层面开展流量经营。流量经营的需求对管道智能化提出了需求,基于流量特征识别、流量经营方向、流量经营措施、流量经营关键能力建设是智能管道的建设目标。

  • 2022-03-31
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室内定位关键技术综述

近年来,位置服务需求不断增长,催生了定位技术的不断发展。针对室内定位,首先介绍了目前广泛应用的几种室内定位系统及其定位原理,并分析了它们的优缺点。然后,针对室内定位中常见的几类关键问题,做出了介绍分析。最后,通过分析现有定位技术,给出了室内定位技术的发展趋势,表明融合定位及导航通信一体化定位是提高定位精度及鲁棒性的有效方法,毫米波及MIMO技术的应用可有效提高测距精度并提高抗多径能力。

  • 2022-03-31
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多视几何理论辅助的无人机低空摄影测量空三加密

为降低无人机飞行姿态较差对后续空三数据处理的影响,将计算机视觉多视几何理论引入传统摄影测量,将其三维数据处理结果作为摄影测量空三加密的初始数据,以提高空三加密的精度和可靠性,不同地面分辨率和不同地形特征的多个测区试验证明了所提方法的正确性,为实际应用提供了理论和实践参考。

  • 2022-03-31
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从科技时钟看智能制造前景

当前正处5G技术引领的新一轮科技周期中,在政策和技术的支持下,新一轮科技浪潮已在演化。回顾中美科技革新演变历史,均遵从硬件-软件内容-应用场景这一扩散规律。展望未来,我们认为5G技术和新能源技术有望赋能传统制造业,从而推动制造业向智能化发展。我们前期报告《疫情加快中国制造升级——中国智造系列1-20210319》从疫情带来全球产业链重构的角度,论述中国制造业在全球制造分工格局中的变化;《中国智造正走向世界前列——中国智造系列2-20210402》在分析全球制造业宏观格局基础上,结合我国制造业发展的特色和优势,我们判断我国制造业已迎来弯道超车契机;本文是中国智造系列的第三篇报告,将从技术演变视角出发,展望我国智能制造的发展方向。

  • 2022-04-01
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如何加速智能制造下的数字化转型?——基于GPU的应用场景解读

随着中国制造2025的提出,制造企业实现智能制造不仅是趋势,更成为是否可以生存下去的前提条件。智能制造对连接性、计算能力、服务速度和质量等方面有着前所未有的需求和期望。边缘计算正是充分利用物联网终端的嵌入式计算能力,并与云计算结合,通过云端的交互协作,实现系统整体的智能化。但是对于传统制造企业仍然面临很多问题,如新技术满天飞,选择难;边缘计算平台如何与现有生产系统集成;边缘数据的存储与管理等。不久前社区组织汽车制造行业专家和英伟达资深专家为社区会员解读边缘计算GPU应用趋势场景以及国内外实践案例,同时答疑解惑,现将活动交流和分享总结如下,供大家参考。

  • 2022-04-01
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智能制造型特色小镇规划建设探讨

特色小镇是我国新时代新型城镇化建设与乡村振兴的重要支点,是经济转型升级、实现高质量发展的重要途径,已经成为我国经济发展的新形态。为推动经济转型升级,佛山市顺德区北滘镇依托区域内的岭南水乡特色生态人文资源及家电制造业,通过构建产业生态圈、完善创新创业体系、丰富公共空间、构建多元交通体系等,打造具有浓郁岭南水乡特色的“创智水乡”,以期为其他地区同类型特色小镇的建设提供案例参考。

  • 2022-04-01
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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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