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常用坐标转换模型及其实用性研究

不同坐标系之闸的坐标转换通常有两类转换模式:其一是二维转换模式,其二是三维转换模式。日前,在二维转换模式中通常有二维四参数转换模型、二维七参数转换模型以及二维多项转换模型;在三维转换模式中,通常有Bursa七参数坐标转换模型和三维多项式转换模型。各种转换模型各有其特点和适用性,因此,在坐标转换时,对各种坐标转换模型的适用特点、影响因素及转换精度进行分析,为不同区域坐标系之间的坐标转换选择合适的坐标转换模型提供依据是十分必要的。

  • 2022-03-31
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5G URLLC技术应用

低时延高可靠通信(URLLC)技术的标准化工作已基本完成,而实现从标准到落地应用对产业界提出了更高的要求。基于URLLC场景需求,总结了3GPP组织标准化的低时延类技术和高可靠类技术;研究了在5G网络实际部署中,URLLC技术与网络切片、与传统eMBB业务协同实现机制;面向对低时延高可靠指标需求迫切的工业场景,研究了基于5G与TSN融合架构的部署方案,最后探讨了URLLC技术协同保障工业确定性业务的端到端实现方案。

  • 2022-04-02
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走向自动驾驶安全评估方式的协调发展

自动驾驶安全评估方法是一项复杂的、多方面的挑战,涉及多个并行的研究领域和技术专长。值得注意的是,它们还依赖于几种成熟度不同的技术。在这些安全评估方法与安全保证框架相关的情况下,需要考虑其他因素,例如监管需求。因此,难以评估不同方法之间的直接比较,需要仔细识别和商定潜在的协调工作。

  • 2022-04-01
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多传感器融合自动驾驶汽车的GPS欺骗安全性评估

对于高级自动驾驶汽车(AV),定位是高度安全的,并且定位对于AV安全也是至关重要的,对它的一个直接威胁是GPS欺骗,但幸运的是,今天的AV系统主要使用多传感器融合(MSF)算法,这些算法通常被认为有可能实际上击败GPS欺骗。然而,在之前的工作还没有研究今天的MSF算法在GPS欺骗下是否确实足够安全,特别是在AV环境下。作者进行了第一个研究来填补这一关键的空白。作为第一项研究,该文关注一个具有设计和实现水平代表性的生产级MSF,并确定了两个AV特定的攻击目标——离开道路攻击和路线错误攻击(off-roadandwrong-way attacks)。

  • 2022-04-01
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使用STPA方法分析自动驾驶汽车接管过程

接管过程是指在特定条件下要求驾驶员接管车辆控制的情况,目前对这个过程缺乏安全分析。为了解决这个问题,这篇文章根据ISO 21448对系统理论过程分析(STPA)进行了扩展,将其用于接管系统的安全分析,接管系统由驾驶员和人机界面(HMI)组成。首先,分析系统级危险,以制定安全约束。然后,对接管过程的控制结构进行建模,以识别考虑人为因素的不安全控制行为。最后,分析了不安全控制行为的原因,提出了人机界面的安全要求,以指导接管系统的设计。应用该方法分析了在封闭区域运行的自动驾驶车辆的接管系统,并确定了相应的安全要求。根据问卷调查和接管测试的结果,证明该分析方法适用于提高接管系统的安全性。

  • 2022-04-01
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关于企业上云赋能数字化转型的思考

随着信息技术的发展,云计算成为信息化发展的必然方向,上云顺势成为了驱动各行业数字化转型的新引擎,在促进互联网、大数据、人工智能等技术与传统行业实体经济深度融合中发挥了重要作用[1]。在工业和信息化部《推动企业上云实施指南(2018—2020年)》的政策指导下,我国企业上云工作目前已取得了阶段性成效,全国多省市出台相关政策文件,指导当地传统企业系统上云迁移。但企业上云之路并非坦途一片,面临着诸多问题,亟需行业最佳实践指导,助力数字化转型之路走得更加顺畅。

  • 2022-03-30
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数字经济下税收征管数字化转型的机遇与挑战

 税收征管是指税务机关根据法律法规对税款进行组织、征收、管理、核查等一系列工作的总称。我国税收征管大致经历了三个阶段,即从最初的手写票证、人力采集信息为主的“手工化”征管时代,到以计算机采集信息为标志的“电子化”阶段,再到正在进入的以税收大数据为驱动力的“数字化”阶段。

  • 2022-03-30
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多接入边缘计算与C-V2X车联网融合的11个场景详述

MEC部署了危险驾驶提醒功能后,可结合路侧智能设施,通过车牌识别等功能分析车辆进入高速的时间,定期为车辆提供疲劳驾驶提醒;或在夜间通过视频分析,提醒车辆正确使用灯光;或在感知到突发车辆事故时,提醒附近车辆谨慎驾驶;或在天气传感器感知到高温“镜面效应”、 雨雪大雾等恶劣天气时,提醒车辆安全驾驶。

  • 2022-04-01
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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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2026人工智能时代的中国人力资本研究报告

本文探讨了人工智能在中国的快速发展对中国人力资本研究带来的深刻挑战。中国在人工智能基础研究、技术转化与产业应用等方面取得显著进展,推动了生产方式和劳动力需求结构的变化,也对传统人力资本理论提出了新的解释要求。本文回顾了经济学研究中用于分析人工智能影响的“任务一技能分析框架”,该框架通过将生产过程分解为不同任务,考察人工智能的自动化效应、任务替代与互补效应、新任务创造效应以及全要素生产率效应。文章进一步指出,现有框架仍难以充分解释人工智能浪潮下就业结构调整、技能需求变化与收入分配差异等复杂经济后果。未来研究有必要将企业、劳动者和家庭等主体的决策行为纳入统一的均衡分析框架,以更全面地理解技术进步与人力资本积累之间的互动机制,并为制定兼顾效率提升与公平保障的公共政策提供理论依据。

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2026人生有趣处乐龄族兴趣学习心理洞察报告

第一层 近一半(42%)乐龄学员把"让身体更舒服一点”作为报名理由。他们走进课堂,最根本也最深层的诉求是把健康的主动权握回自己手里,这是一种温和的自我照顾,也是最朴素的主动健康。 第二层 37%把"找搭子"作为报名理由。对他们而言,兴趣是桥,人才是彼岸。他们既想学点东西,也想找到一起玩、一起陪伴的伙伴。课程之外,社交归属感同样是驱动报名的关键力量。 第三层 圆梦、价值感与利他心构成第三层动力。33%想弥补往日遗憾,24%寻求自我价值证明,23%想发挥价值、帮助别人。三者比例接近。兴趣学习不仅是娱乐,更是乐龄阶段自我实现与社会连接的重要方式。

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2026人与AI共同进化-人工智能发展十大趋势报告

习近平总书记深刻指出,“科技革命中,人工智能、量子技术、生物技术等前沿技术集中涌现,其中人工智能最为引人瞩目,被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后又一个划时代的重大技术变革。”党中央始终将人工智能置于推进强国建设、民族复兴伟业的战略高度,从《新一代人工智能发展规划》到“人工智能+”行动,一系列重要部署为人工智能发展指明了方向、注入了强大动力。

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