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面向6G的第一份标准

随着IEEE对IEEE 802.15.3的IEEE 802.15.3d修定版的批准,业界已经迈出了标准化面向6G的亚太赫兹频段中消费者无线通信的第一步。IEEE 802.15.3d无线通信可提供交换点对点连接,数据速率为100 Gb/s或更高,覆盖距离范围从几十厘米到几百米。在本文中,我们详细介绍了IEEE 802.15.3d以及超出开发标准之外的关键设计原则。我们特别描述了相关的目标应用以及使用场景,以及IEEE 802.15.3d物理和介质访问层的细节。稍后,我们将介绍IEEE 802.15.3d无线通信的初始性能评估结果。与第五代无线移动通信系统的特性相比,获得的一阶性能预测显示出非增量优势,从而为第六代移动通信(6G)的太赫兹无线通信网络铺平了道路。我们通过概述太赫兹频段无线网络的进一步标准化和相关监管活动建议来结束本文。

  • 2021-07-27
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后MES时代,制造过程管理何去何从

工厂的管理方式是由管理理念与工具的形式来共同决定的,比如福特第一条流水式生产线是由于管理理念的变更引起的效率剧增,由纸质单据填写演变成系统集成而提升协同效率,这是由于工具形式的更改造成的。 虽然工厂的管理方式是由管理理念与工具共同决定的,但采用哪种工具或者管理理念是由企业性质决定,比如建筑机械行业对质量要求并不高,所以并不需要在质量追溯当中走的太远。同此类比,5个人的车间肯定用不上MES,500人的车间如果用excel或者纸质单据管理,对于车间管理人员则会产生灾难性的后果。 工厂管理的方式由纸质单据管理的小作坊,到excel为主的现代化管理,最后到MES系统为主的信息化建设,前几个部分都是以管理者的角度去更改管理理念与工具。后MES时代,即第五个阶段主要以业务为王,这个阶段主要目的在于点对点提升每个业务的效率,如降低报工、质量单据填写等方面的工作强度。当业务单点效率问题解决完成之后,第六个阶段则完全是以管理数据为主线,在单点业务优化的基础上重点梳理管理所需核心数据(数据脉络,指仅仅满足管理要求的核心数据)。

  • 2021-04-13
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智慧隧道建设方案

本方案涵盖了智慧隧道建设的总体思路、智慧隧道机电设施工程,以及智慧隧道管理平台方案、项目实施。在隧道的照明、通风、消防、监控和供配电系统等方面进行阐述

  • 2021-08-16
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装备数字孪生-标准解读与实践分享-(五)孪生模型之物理实体模型

? 参考《信息技术装备数字孪生通用要求》,几何模型是指:描述目标装备的几何特征及其属性,如尺寸形状、位置公差、表面粗糙度、材料及热处理要求等,几何模型的创建和演化通常由CAD、CAE、CAM等计算机辅助软件工具实现。

  • 2024-08-25
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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

  • 2026-03-30
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洞见研报:2024年新型储能产业报告

新型储能是指除抽水蓄能之外,以输出电力为主要形式的储能技术,它包括新型锂离子电池、液流电池、飞轮、压缩空气、氢(氨)储能、热(冷)储能等多种形式。新型储能技术的发展对于应对新能源的快速增长、电力需求的波动性以及提高电网的稳定性和可靠性至关重要。这些技术的进步,不仅能够增强电力系统的灵活性和响应能力,也是推动能源转型和实现清洁能源目标的关键因素。

  • 2025-05-14
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全球充电桩行业分析与升级趋势展望-2024-02-新能源

碳酸锂下游系列报告七:充电桩行业分析与升级趋势展望

  • 2024-02-23
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阿里巴巴智慧街区升级方案

阿里云、十年的数据积累、百万用户全面的业务场景,云数据智能、覆盖企业应用、物联、人工智能、大数据、云基础产品、安全等全领域。客如云、专业的SAAS系统,标准化的管理系统、全面基础效率工具,同时也是商户与互联网的连接器。饿了么、阿里本地生活到家事业部、提供外卖服务、上门送餐、 买菜、买药、安心购、智慧菜场等等老百姓的生活服务口碑团购、阿里巴本地生活到店事业部,提供商户线上预订点餐.排队,涵盖吃喝玩乐本地全方面服务。飞猪、提供机票、酒店、旅游线路等商品的综合性旅游出行网络交易服务平台,同时为智慧景区和智慧[门票提供解决方案。

  • 2021-04-16
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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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