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盘点雷达领域的新技术与新应用

雷达技术的最新突破,结合军事和商业应用的小型化、经济型、高精度雷达需求,带来了雷达技术与应用的复兴。许多即将来临的技术增长领域,如无人驾驶汽车、无人机(UAV)和各种商用/民事应用,都取决于固态雷达和一些新的制造工艺与设计方法。这复兴是军用雷达、隐身和干扰技术升级发展淘汰传统雷达解决方案的产物。先进数字信号处理(DSP)、灵活射频收发器和尖端天线技术的广泛应用正在加速这种改变。

  • 2022-04-06
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自动驾驶多模态传感器融合的综述

多模态融合是感知自动驾驶系统的一项基本任务,最近引起了许多研究人员的兴趣。然而,由于原始数据噪声大、信息利用率低以及多模态传感器的无对准,达到相当好的性能并非易事。本文对现有的基于多模态自动驾驶感知任务方法进行了文献综述。分析超过50篇论文,包括摄像头和激光雷达,试图解决目标检测和语义分割任务。与传统的融合模型分类方法不同,作者从融合阶段的角度,通过更合理的分类法将融合模型分为两大类,四小类。此外,研究了当前的融合方法,就潜在的研究机会展开讨论。

  • 2022-04-02
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高速公路路侧监控技术智能化提升方向浅析

传统路侧监控设备的布设密度、技术要求已满足不了智慧高速、智能化应用的需求。因此本文详细分析了传统路侧监控技术现状以及智能化提升必要性,提出了更稳固的“云-网-边-端”整体架构,更精细的“全时、全量、全域、全要素”数字感知,更智能的“一体化、高集成、区域化”的边缘控制,更主动的“多层多级、连续递进”的全方位管控服务,更高效的多业务协同等五个路侧监控技术智能化提升方向,旨在通过路侧监控技术智能化提升来推动高速公路监控技术的创新发展,同时为建成真正意义上的智慧高速公路提供理论研究基础。

  • 2022-04-02
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浅析ADAS毫米波雷达原理与电磁抗扰能力

智能车辆多采用毫米波雷达作为环境感知的传感器,以实现驾驶辅助功能。毫米波雷达系统的电磁抗扰能力将影响车辆辅助驾驶功能的实现和行车安全。文章在对毫米波雷达系统的原理和目标识别理论进行研究的基础上,通过模拟目标激活毫米波雷达系统,并在不同等级场强下进行毫米波雷达系统的抗扰测试。

  • 2022-04-02
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C-V2X车联网赋能智能驾驶和智能交通

通信支撑交通和汽车行业,主要面临两方面的重大需求。对交通行业来说(通信)主要是(应用于)道路安全、交通效率以及节能环保。对于汽车行业来说,(通信)面临着从人工驾驶、到辅助驾驶提升安全到自动驾驶(全面应用)。然而这两个行业,对于通信的要求并不相同。信息娱乐和交通效率对通信的时延要求不高,但需要大的带宽。对于道路安全和未来的自动驾驶来说,V2V/V2I支撑自动驾驶的(车联网通信系统来说),需要低时延、高可靠的通信,时延要求毫秒级,可靠性要求90%以上甚至达到99%。难点是对于道路安全和自动驾驶面临的低时延、高可靠的通信要求,我们如何支持。

  • 2022-04-02
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一文读懂自动驾驶的关键推动力——V2P通信

随着自动驾驶技术在全球范围内持续地发展,另一套互补技术V2X通也逐渐得到关注。我们都晓得,本地硬件(例如雷达、激光雷达、摄像头和超声波)使车辆能够立即感知并对周围事物进行相应,而V2X通信则提供了车辆近距离环境以外的智能。V2X是一个笼统的术语,涵盖了V2V、V2I(vehicle-to-infrastructure)、V2P(vehicle-to-pedestrian)和V2N(vehicle-to-network)。它们彼此之前其实区别不小,这篇文章重点介绍一下之前很少提过的V2P在自动驾驶中的重要性。

  • 2022-04-02
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自动驾驶汽车决策控制系统技术解读

感知层被定义为环境信息和车内信息的采集与处理,涉及道路边界检测、车辆检测、行人检测等多项技术,可认为是一种先进的传感器技术,所采用的传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、速度和加速度传感器等。由于单一传感器存在感知的局限性,并不能满足各种工况下的精确感知,自动驾驶汽车要实现在各种环境下平稳运行,需要运用多传感器融合技术,该技术也是感知层的关键技术。

  • 2022-04-02
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面向下一代车联网的V2X关键技术研究

V2X是车联网技术的关键环节以及智能交通系统的重要实现手段。V表示Vehicle,X表示Everything,包括车辆Vehicle、道路设施Infrastructure、行人Pedestrian和网络Network等。V2X通过车辆与车辆之间、车辆与道路设施之间、车辆与行人之间以及车辆与移动互联网之间的信息交互,使得车联网平台能够实时获取路况信息,并将外部环境的信息进行汇聚和分析后实时反馈到车载终端,为车辆的行驶提供智能决策依据,从而提高交通管理效率,降低安全事故概率,以及实现无人自动驾驶。

  • 2022-04-02
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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