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大数据与银行数字化转型

 移动互联时代,新的经营模式给传统银行带来极大的冲击。在银行数字化转型过程中,大数据能够发挥至关重要的作用,风险、营销、渠道、运营等领域正在进行的各项变革也均与大数据密切相关。银行数字化转型是企业级、体系化的工作,强调极致客户体验和全面创新文化,同时内部有机协作和外部市场拓展也是重要因素。为此,数字银行的实施过程需要遵循客户中心性原则,同时建立开放式的创新机制。

  • 2022-05-09
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空间科学卫星面临的新的抗辐射突出问题

空间科学卫星追求独一无二的的科学目标,会主动涉足险峻的空间区域,会设计新颖的卫星平台,会研发高性能的探测载荷,会大量使用最先进的电子器件及光机电部件,这些创新的特点使得科学卫星会遭遇新的抗辐射突出问题,有必要研究相关的辐射效应机理、损伤规律、危害评估与试验技术、防护减缓技术等。

  • 2022-05-05
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国际天地融合的卫星通信标准进展与分析

近年来,信息技术发展突飞猛进,该技术的应用正在进一步影响人类社会发展的方向。信息通信网络也在从固定网络走向移动网络,从地面、天空互相孤立的网络走向天地融合网络。天地融合网络将人类活动拓展至空间、远海乃至深空的重大信息基础设施。它将实现天基网络与地基网络的深度融合,以信息的传输与交换为基础,处理与应用为核心,支持未来全空间探索和开发利用。天地融合网络可适应经济、社会发展方式转变和信息技术发展的需求,是信息技术、信息产业、信息网络和信息化发展的重点、焦点和方向。在此背景下,本文首先分析了天地融合卫星标准在国际标准化组织的发展历程、体系架构,然后分析了现有的标准成果及其主要研究内容,最后对天地融合卫星通信标准后续发展中的关键问题进行了探讨。

  • 2022-05-05
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StarLink卫星/终端天线及星地链路协议探讨

2020年6月13日,SpaceX公司发射第9批共计58颗代号为Starlink 8的卫星,(不含早起发射的两颗试验星)在轨卫星共计538颗。尽管此后的一个多月内都未能实现再次发射,然而从最近公开诸多关于用户终端的消息便可看出,Starlink卫星网络的内测服务正在如火如荼开展。当前星座的服务能力如何?终端可达速率多大?将是Starlink内测/公测的重要方面,本文以Starlink星地链路为分析研究对象,重点关注如下两点:

  • 2022-05-05
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低轨导航增强GNSS发展综述

低轨星座具有地面接收信号强度高、几何图形变化快的优势,能够与中高轨GNSS星座形成互补,对增强GNSS的精度、完好性、连续性和可用性具有显著优势,已成为当前卫星导航领域的关注热点。本文首先简要介绍了现有的GNSS增强系统;总结了国内外低轨导航增强星座发展现状;针对低轨导航增强,对比分析了高中低轨导航星座的优缺点;重点讨论了低轨导航增强在联合定轨、快速精密定位、空间天气监测和室内定位等方面带来的机遇;分析指出了低轨导航增强的空间段、地面段和用户段所面临的挑战。

  • 2022-05-05
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融合NB-IoT的低轨卫星物联网随机接入研究

窄带物联网技术被广泛应用于海量低速率和低功耗设备的数据通信,但其受制于地面网络的覆盖范围,无法为偏远地区提供服务。低轨卫星星座具有支持全球覆盖的特点,可以补充和扩展地面NB-IoT基础设施,这为天基物联网提供一种有效解决方案。面向天基物联网应用需求,在回顾NB-IoT系统体系架构的基础上,分析融合NB-IoT技术的低轨卫星物联网所面临的信道环境高动态时延和频偏等挑战。针对上行随机接入过程,设计有效的用户检测与定时同步方法,该方法具有高性能、低复杂度等优点,能有效解决融合NB-IoT的低轨卫星物联网中的高效随机接入问题。

  • 2022-05-05
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卫星隐身技术研究进展及发展趋势

卫星隐身技术在空间攻防系统中占有独特的地位,与在地面装甲车辆、舰船、飞机上应用的隐身技术有一定的相似之处,但由于卫星研制条件以及所处的太空环境不同,卫星隐身技术的研究及应用更具有挑战性。基于卫星工程应用,归纳了卫星隐身需求、应用环境等,重点介绍了国际前沿隐身技术,包括雷达隐身手段、红外及可见光隐身手段,同时探讨卫星隐身的技术瓶颈及未来展望,促进隐身技术在卫星上的应用。

  • 2022-05-05
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企业数据指标体系规划-设计到落地建设

数据指标有别于传统意义上的统计指标,它是通过对数据进行分析得到的一个汇总结果,是将业务单元精分和量化后的度量值,使得业务目标可描述、可度量、可拆解。数据指标需要对业务需求进行进一步抽象,通过埋点进行数据采集,设计一套计算规则,并通过BI和数据可视化呈现,最终能够解释用户行为变化及业务变化。常用的数据指标有PV、UV等。

  • 2022-05-05
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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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