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软件定义卫星研究现状与技术发展

对软件无线电技术的卫星应用、多载荷多功能卫星、在分布式多功能等软件定义卫星相关国内外研究应用进展进行梳理。在此基础上,以应用效能、应用效率、应用效费比为牵引,提出多功能可重构系统架构、多任务多功能星座优化设计方法、算法组件化技术和智能化技术等软件定义卫星技术发展展望,给出了初步研究思路。

  • 2022-02-26
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教师画像的前沿探讨:定义、概念框架与研究边界

信息化时代不仅对教师提出高要求,还为教师提供了许多有助于教育的工具,比如教师画像。但是,目前教师画像还没有发展出一个真正意义上的理论,因此对教师画像进行系统的概念界定十分迫切。本文利用数据库检索查阅教师画像研究的相关文献,比较归纳教师画像定义,确定属性、特征与标签为教师画像的核心内涵,在此基础上初拟教师画像四维概念框架——刻画领域、形成过程、特征标签与具体表示,并最终提出教师画像的研究边界模型。

  • 2022-04-12
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电气设备故障诊断及维修方法

复杂设备电气故障的一般诊断顺序为:症状分析——设备检查——故障部分的确定——线路检查——更换或修理——修后性能检查。

  • 2023-04-14
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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

  • 2026-03-30
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华为智能体白皮书

人类正在迎来以智能技术为代表的第四次工业革命,人工智能、云、5G等新技术将融入到人类社会的各个方面,对经济发展、社会进步、环境保护等产生重大而深远的影响。站在历史发展的拐点,我们要用愿景牵引,做好规划,让技术在未来社会产生最好的结果,沿着正确的技术方向创建未来。

  • 2021-03-16
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华为2020中国智能设备办公体验趋势报告

随着互联网技术、5G、人工智能、物联网等新技术的发展,传统的办公模式受到冲击。远程办公、移动办公等新的工作方式在全球化疫情的催化下加速发展。经济全球化的全速迈进,需要软硬件生态体系的建立来提升员工的协作性、效率性。另外,诸多黑科技的诞生,将让用户的办公过程更加智慧化,交互方式更加多样化。此外,以人为本的办公理念逐步深入人心,越来越多的企业开始重视人文关怀,关注员工健康、员工隐私。本报告分别从全球智能设备市场分析出发,聚焦调研了不同办公行业用户智能设备的使用习惯和需求,并结合技术侧、人文侧等趋势洞察,识别出随着“数字化时代”到来,智能办公设备将遇到发展机遇与挑战。

  • 2021-03-16
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军工行业深度报告新时代的中国航天

航天产业是由导弹、火箭、卫星、空间飞船以及深空探测器等航天装备构成的高科技产业。目前,航天产业已经成为全面维护国家安全的战略基石,推动科学技术进步、服务经济社会发展的重要力量。不仅是国家意志和综合国力的集中体现,更是大国博弈的战略高地。

  • 2021-03-16
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精平安城市解决方案145页

网络视频监控、网络视频服务器、视频监控智能化是2006年以来出现频率极高的词汇。网络视频监控在图像传输.上具.有独特的优势:凡是有网络的地方就能构建网络监控系统。由于省去了传统的布线和线路维护费用,使得网络监控系统的安装成本大大降低。对于使用者来说,网络监控还不受时间、地点限制,在授权的情况下可以随时按需监控,实现即插即用即看,使用方式相当便捷,非常适合大型监控项目组网。

  • 2021-10-25
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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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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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