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智能雷达及其关键技术

传统雷达主要按照预先设计设定的工作模式工作,基本不具备随目标和环境变化而自动改变工作模式的能力,对目标和环境的适应能力不足。虽然自适应信号处理技术在提升雷达反杂波、抗干扰等性能等方面得到了广泛应用,但由于自适应信号处理要求被处理的信号满足平稳特性的理想条件才能获得满意的性能,因此实际作战环境下特别是复杂战场条件下自适应信号处理的作用也很有限。为满足当前特别是未来作战需求,雷达体制和技术必须进一步创新发展以不断提升雷达的探测能力,才能适应日益复杂的作战环境。

  • 2022-04-07
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我国5G专网发展的现状分析

5G时代,面对专网市场新机遇,电信运营商、通信设备商、互联网公司可以利用网络切片、边缘计算、虚拟化等技术,为各行各业建设5G专网,为行业用户提供高速率、低时延、独立、可靠的通信网络,助力企业实现数字化转型升级。近年来,在国家政策的大力支持下,在产业链各方的共同努力下,我国5G专网呈现良好的发展势头。

  • 2022-03-31
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网络验证中数据平面验证的方法与挑战

如今网络变得越来越复杂,在运营商对网络进行配置时,一些不经意间违规配置可能会酿成大错,因此需要最大程度上保证网络的配置正确,但人工检查又太过繁琐,所以一种新的研究领域——网络验证进入了研究者的视野。网络验证指使用数学中的形式化方法对网络配置进行检查。网络验证可以分为数据平面验证和控制平面验证,如图1[1]所示,数据平面是指网络设备中指定数据包的转发行为的功能,比如转发表、流表;控制平面是指结合网络拓扑、环境信息等生成数据平面的功能,如网络设备的配置文件。

  • 2022-03-31
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华为实践经验带给非数字原生企业的借鉴与思考

随着通信与数字技术的发展,网络化和数字化给人类带来了更多的精彩和无限的可能,推动我们快速步入全联接的信息时代和大数据时代。因此,如何响应这个时代的变化成了当前所有企业都需要思考的问题。数字化转型因其正在改变着许多企业和行业的运作模式,成了众多企业顺应时代背景实现“自我突破”的一致选择,据IDC(国际数据公司)预测,鉴于竞争对手和产业都在进行数字化转型,如果企业不能快速实现数字化转型,到2022年它们逾三分之二的目标市场将会消失。

  • 2022-03-30
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工业软件产业与工业互联网平台发展关系探究

近年来,工业互联网平台蓬勃发展,工业互联网技术理念和应用模式逐步被产业各方逐渐接受。在工业互联网平台实践过程中,工业软件等相关产业与工业互联网平台的相互关系也成为社会各界关注的一个热点研究问题。本文从工业软件与工业互联网平台的辩证关系着手,分析了工业软件产业发展对于工业互联网平台的参考价值,并针对性地提出了政策建议。

  • 2022-03-30
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“双碳”目标下我国存量煤电转型发展路径

绿色低碳能源转型已经成为全球共识,从全球范围来看,目前已有超过130个国家和地区提出了“零碳”或碳中和的气候目标,BP等能源巨头也纷纷发布企业碳中和路线图。2020年9月22日,第七十五届联合国大会一般性辩论时提出,中国将采取更加有力的政策和措施,二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和,为我国中长期能源发展指明了方向。2021年3月,中央财经委员会第九次会议上进一步强调,实现碳达峰、碳中和是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革,要把碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局,其中“十四五”“十五五”是碳达峰的关键期和窗口期,要构建以新能源为主体的新型电力系统。构建以新能源为主体的新型电力系统涉及发输配售用协同创新,将重塑我国能源电力产业结构。目前我国火电仍是单一最大发电类型,煤电在新型电力系统中仍需发挥重要作用,因此需要从碳达峰、碳中和的大局,系统性思考火电,特别是煤电在新型电力系统中的作用和意义。

  • 2022-03-29
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中国联通发力“5G+工业互联网”赋能产业升级

坐在办公室里,看着监控大屏,高炉、湛江港运输带等设备的运转情况一目了然;在生产车间,戴着AR智能头盔的工程师,把故障设备的维修细节同步给后台,让后台专家指导现场维修作业……这一幕幕就发生在宝钢湛江钢铁管控中心,工作人员足不出户就完成了监控、巡检、故障预报以及远程协助处理等日常管理工作。

  • 2022-03-24
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工业互联网+边缘计算的相关研究进展新观察

近年来,随着新一代信息技术的进步和相关政策的支持,我国制造业正积极地向数字化、智能化、网络化方向转型,然而制约制造业转型的瓶颈仍有很多,例如,工业现场存在众多“信息孤岛”;现有数据资源的可利用率不高,降低了数字化的实用价值;工业现场网络协议多样异构,设备互联互通困难等,这些因素都为制造业转型发展造成了巨大阻碍。

  • 2022-03-24
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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