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智慧清洁赋能保洁

智能清洁,随着老龄化招工难,人员成本增加等问题越来越被关注;无人清洁机器人作为人力清洁的替代方案走进人们的生活。无人清洁机器人,实现全天候作业,节水、节能,降低保洁工作强度,自动运行,主动清扫充电和自动加水排污,自动报告任务等,适应不同的场景,结合智慧园区、智慧工业等方案,实现数字清洁,智慧清洁!

  • 2022-05-30
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移动TDD+FDD多频段组网策略方案

各边界电平设置与满配一致,容量层边界1 D频段为-100dBm(若D频段包含D3时,则D3作为容量层1边界,D频段内部边界可根据实际情况配置;若D频段不包含D3但包含D2时,则D2作为容量层1边界,D频段内部边界可根据实际情况配置;若D频段仅包含D1时,以D1作为容量层1边界);容量层边界2 FDD1800设置为-100dBm,覆盖层边界F频段设置为-110dBm(若F频段包含F2时,则F2作为覆盖层边界,若不包含F2时,则F1作为覆盖层边界)。

  • 2022-05-11
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Si基GaN射频器件研究进展

本文主要调研了 近 年 来 国 内 外 关 于 Si基 GaN 射频器件在材料、工 艺 与 电 路 上 的 研 究 进 展,剖析了相关技术难点与存在问题,并展望了 Si基 GaN 射频器件未来的优化发展方向。此 外 还 基 于 射 频 损 耗 较 低 的高阻 Si上 AlGaN/GaN HEMT 材 料,报 道 了 研 制 的0.25μm 及0.4μm 工艺下的Si基 GaN 射频器件,经测试在 C波段及 X 波段下工作性能优异,揭示了Si基GaN 射频器件在5G 应 用 及 低 成 本 雷 达 等 领 域 的 独 特优势和应用前景。

  • 2022-05-07
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微纳卫星星座和编队组网技术研究进展

目前,全球研究机构广泛认同微纳卫星在微小型化、功能密度、研制成本、发射难度、灵活性等方面具备极大的优势,并具有广阔的应用前景;但同时,受其尺度的约束,其单颗卫星在轨功能有限,这也成为阻碍微纳卫星广泛应用于各类航天任务的最大限制条件。

  • 2022-05-06
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高性能的5G毫米波天线(阵列)实现与性能评估

全面讨论了5G毫米波频段的需求背景和应用挑战,特别是毫米波的频段规划、传输特点以及具体应用中的挑战和痛点;详细阐述了毫米波段天线阵列的材料选取、性能要求;在全面讨论了目前商用毫米波天线模组的基础上,给出了一种具有优异性能的毫米波天线模组,并介绍了其关键性能的评估方法和评估效果。

  • 2022-04-26
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中国传统媒体深度融合转型的新进展及其思考

近些年来,国内传统媒体采取各种措施积极推进媒体融合,这些措施总体来看主要有:在渠道建设上,自主平台的打造与“借船出海”两翼齐飞,融媒体格局逐渐形成;在表现形式上,图文音视频、短视频、直播、条漫等一起登场,媒体形态实现了全态化;在功能延伸上,从引导功能向“引导+服务”双功能驱动,成为国家治理体系和治理能力现代化的重要抓手,并进入经济建设主战场;在体制机制改革与人才队伍培养上,积极实施供给侧改革、彻底重构适合互联网技术的采编流程、构建更有激励效应的激励约束机制、培养精干高效的全媒体人才队伍,有效激活媒体的活力和创造力;在多元化盈利模式上,通过产业园区、投资、直播电商等多元化拓展获取更多的利润,为媒体融合提供更多的资金来源。本文在分析归纳传统媒体深度融合最新进展的基础上,分析各类融合新措施的优缺点,进而提出相应的对策建议。

  • 2022-04-22
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数字乡村基层治理平台解决方案

打造一个政府管理高效、群众满意、使用便捷、运营安全的数字乡村网格化管理中台 实现“人在格中走、事在网上办、网格全覆盖、服务零距离”

  • 2022-04-19
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黄河流域生态保护和高质量发展协同战略体系研究

黄河是我国第二大河,承载着华夏民族的厚重历史,被誉为中华民族的摇篮和中华民族的母亲河。党的“十八大”以来,党中央将黄河流域生态保护和高质量发展作为事关中华民族伟大复兴的千秋大计。2019 年 9 月 18 日,习近平总书记在黄河流域生态保护和高质量发展座谈会上发表重要讲话,将黄河流域生态保护和高质量发展上升为重大国家战略。2020 年 1 月,习近平总书记主持召开中央财经委员会第六次会议并发表重要讲话,强调黄河流域生态保护和高质量发展要高度重视解决突出重大问题,实施生态保护修复和污染治理工程,全面实施深度节水控水行动,推进水资源节约集约利用。2021 年 10 月,习近平总书记在山东主持召开深入推动黄河流域生态保护和高质量发展座谈会,要求沿黄河开发建设必须守住生态保护这条红线,必须严守资源特别是水资源开发利用上限,用强有力的约束提高发展质量效益。

  • 2022-04-18
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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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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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