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一文了解5G在车联网中的应用

近年来,因汽车数量持续增长而引起的交通安全、出行效率、环境保护等问题日益突出,车联网相关领域的研究和发展受到了广泛关注。车联网是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础,融合了传感器、RFID(radiofrequency identification)、数据挖掘、自动控制等相关技术,按照约定的通信协议和标准,在车X(X:车、路、行人、互联网)交互过程中,实现车辆与公众网络的动态移动通信,是物联网技术在交通系统领域的典型应用。在车联网中,车辆作为移动通信设备和用户的载体,以拓扑节点的形式组织移动网络拓扑。由于车辆自身的移动性,车载通信具有移动区域受限、网络拓扑变化快、网络频繁接入和中断、节点覆盖范围大、通信环境复杂等特点。根据车联网的上述特征,当前车联网的实施存在以下多方面挑战和困难。

  • 2022-03-30
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5G超密集网络虚拟化解决方案

5G移动通信系统较4G系统在网络容量方面达到1000倍的提升,减少小区半径、密集部署传达节点,获得更大的小区分裂增益是达到这一目标的关键手段。随着小区分裂技术的发展,低功率传输节点(TP)被部署在宏基站覆盖范围内,形成了由宏基站和微基站组成的多层异构网络(Het-Net)。HetNet 既保证了小区覆盖,又提升了系统容量。

  • 2022-03-30
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V2X关键技术应用与发展综述

V2X(Vehicle-to-Everything)通信技术是智能交通和智能汽车的支撑技术之一,但目前仍然面临技术路线不明确、政策发展滞后等问题,尚未得到有效推广。为此系统阐述了V2X技术的内涵和重要作用,重点解析了DSRC(专用短程通信)和C-V2X(基于蜂窝网络的车辆对外通信)两类V2X主要技术路线的特点和当前问题,总结了国内外相关政策法规、技术标准和产业化活动的最新进展,在此基础上分析了未来V2X技术发展的关键趋势,从而为国家制定V2X相关政策法规、企业明确技术战略方向提供参考。

  • 2022-03-30
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5G邻近服务关键技术

随着移动通信网络的发展,邻近服务功能为提高用户服务质量提供了更大的实现空间,同时存在更大的挑战。本文结合当前3GPP中邻近服务功能的标准研究情况,主要描述了5G邻近服务的关键技术,介绍了基于邻近服务的授权和直接发现流程,并分析了不同邻近服务中继通信方式的技术特点和适用的应用场景,研究了尚待解决的问题,并从多个角度分析了今后技术发展的趋势,同时提出相应的建议,可为5G邻近服务技术的后续发展和部署提供参考。

  • 2022-03-30
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工程咨询企业数字化转型发展的思考

为了用数字化提升工程造价咨询企业的生产力,最好的方式是软件企业与咨询企业融入工程咨询业务场景合作研发,为工程造价咨询企业提供作业管理系统和全过程造价管理系统,这不仅是提升企业管理水平和业务水平,还可以通过这个平台沉淀运营和业务数据,建立数据分析应用系统,利用大数据分析整理有价值的数据,提升运营管理的效率和全过程造价业务管理的质量,从而实现对咨询企业的管理赋能、业务赋能、数据赋能、购销赋能,帮助工程咨询企业回归专业、经验、数据、价值等基本本质,提升企业生产力水平,引领工程造价咨询行业实现数字化升级,打造全过程工程咨询、全面工程项目管理能力。

  • 2022-03-30
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大型航司飞机维修管理数字化转型思考

大型航空公司的飞机维修管理部门应该根据自身特点,把握业务发展需求,安全有效地实施企业的数字化转型,实现由“IT支撑和服务于维修”向“数字化驱动和引领维修”的根本性转变,从而打破现有瓶颈,进一步提升安全性和可靠性。本文就如何实现这一目标进行了深入的阐述和探讨。

  • 2022-03-30
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新基建背景下对中小企业数字化转型的思考

每次产业变革都伴随着基础设施的更替建设。上世纪90年代,美国推出跨世纪的“国家信息基础设施”工程,造就了美国信息经济的辉煌。今天,我们又一次走到了历史的十字路口。2020年3月4日,习近平总书记主持的中央政治局常务委员会议,强调“加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度”。

  • 2022-03-30
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中小型企业如何实现数字化转型的探索思考

在新基建的大浪潮下,5G、AI 人工智能、数字孪生、机器学习等先进技术的广泛应用,为企业数字化转型、碳达峰及碳中和目标的实现垫定了基础。但大部分中小型企业数字化转型、实践还未开始,也许他们还处在迷茫阶段不知道数字化转型如何开展?本文从数字化转型的紧迫性与需求性方面,剖析问题本质、探讨实施转型建议与方案。为中小型高速、可持续发展提供强有力的动力与支持。

  • 2022-03-30
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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