我国智能农机的研究进展与无人农场的实践

智慧农业是现代农业的高级形式，无人农场是实现智慧农业的重要途径，智能农机是无人农场的物质支撑。本文以植物生产为例，介绍了智能农机的智能感知、自动导航、精准作业和智慧管理4项功能在智慧农业中的地位和关键技术的研究进展；介绍了华南农业大学集成相关智能农机创建水稻无人农场的实践和无人农场的5个特点，包括耕种管收生产环节全覆盖、机库田间转移作业全自动、自动避障异况停车保安全、作物生产过程实时全监控和智能决策精准作业全无人。在2020年的中稻和2021年的早稻生产中，水稻无人农场的稻谷产量均高于当地的平均产量，表明了其巨大的发展潜力。无人农场的建设为解决“谁来种田”和“如何种田”的问题提供了重要途径。

2022-04-06
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智能制造的核心技术之建模与仿真技术

智能制造发展的初级阶段，即数字制造，制造对象或制造主体（机床或机器人等）主要表现出单元化的制造特点；到了智能制造发展的第二阶段，即数字化网络化制造，制造对象或制造主体又表现出在互联网下的多边互联特点；再到数字化网络化智能化的第三阶段，依托5G、物联网、云计算、云存储等技术，实现各制造对象或制造主体之间的互联互通，人-机-物的有机融合，建模与仿真技术也从原来的单一化过渡到多机协同的集成化模式。

2022-04-01
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国内外银行数字化转型实践和趋势

近年来，走在市场竞争前列的中外银行不断加大金融科技的创新和投资力度，优化IT架构和数据治理，深度挖掘大数据技术价值，推进客户旅程数字化，持续优化客户卓越体验，加快数字化金融产品和服务创新，银行经营模式和竞争生态正在发生历史性变化。

2022-03-31
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边缘计算发展现状与趋势展望

当前全球数字化浪潮蓬勃兴起，边缘计算通过就近提供计算、网络、智能等关键能力，加速赋能经济转型升级，已逐步成为计算体系的新方向、信息领域的新业态、产业转型的新平台，整体上处于高速发展阶段，正从概念普及加速走向务实部署，受到了学术界和产业界的广泛关注。Gartner、IEEE等权威机构将边缘计算作为2020年十大技术方向，中国科学院和中国工程院在《2020研究前沿》、《全球工程前沿2020》中，将边缘计算列入信息领域十大技术前沿。据ResearchandMarket预测，边缘计算市场规模2018~2022年复合增长率超30%；据CB Insights预测，2023年全球边缘计算市场有望达到340亿美元。本文从学术界及产业界两个维度深入剖析边缘计算概念内涵、学术方向、产业路径，综述边缘计算在核心环节发展面临的挑战和问题，研判边缘计算未来发展态势与方向。

2022-03-31
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智慧景区安全管理及综合指挥平台解决方案

智慧旅游安全管理及综合指挥平台需要通过标准的互联接口和先进的软件技术，需要对行业应用中常见的视频监控、景点出入口的人流统计、报警监测、SOS接警、物联网数据、和通信系统等进行集中采集、分析、管理，实现对信息更透彻的融合和联动，需要使各系统之间更全面的智能协同和智能联动，实现对景区的集中监控管理、客流统计、报警监测、指挥调度等业务应用，需要以最短时间提供危险事件的预警，同时调动各应急资源，以便旅游局和各景点的监控人员对景区内的实时情况进行全面的掌握。

2022-03-31
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单天线覆盖弱场下终端VoLTE掉话率的优化

在单天线覆盖弱场下很容易发现掉话问题。通过系统分析发现，主要原因是不满足S准则而终端下行无法同步到合适小区，既而导致掉话。但是在最低的最小接收功率时，多数终端还是有能力发起驻网请求，并完成重建。针对因为不满足S准则而引起的掉话，提出了优化方案，同时通过外场论证，此优化方案可以有效地改善VoLTE掉话率。

2022-03-31
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浅析AES加密算法的硬件设计方法

美国国家标准局于1977年将DES[15]（Data Encryption Standard，数据加密标准）确定为FIPS（Federal Information Processing Standards，联邦信息处理标准），随后将DES应用于各行各业。随着密码破译技术[16]的不断发展，DES的安全性与应用前景面临极大的挑战，研究人员证明采用DES加解密不再是安全可靠的算法，因此，国际广泛需要设计一个安全等级更高、公开的、免费的加密算法-AES[14,30]（Advanced Encryption）来适用各大信息敏感领域。

2022-03-30
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网络安全态势感知之大数据处理与分析

大数据包括静态数据和动态数据，按时间跨度还可分为历史数据和实时数据，对于这些不同类型的数据有不同的计算处理方式。本文介绍与网络安全态势感知相关的大数据处理与分析技术，包括用来进行静态数据处理的批量数据处理框架、用来进行动态数据实时计算的流式计算框架、用来进行交互式数据查询的交互式数据分析框架以及用来进行图结构数据处理的新型图计算框架等。按照以下顺序依次介绍关键的几种大数据处理与分析技术：

2022-03-29
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