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全息通信感知一体化

随着通信对频谱资源需求的不断提升,有限的频谱资源正在变得越来越稀缺,对通信等领域的发展造成了压力。这推动了对通信感知一体化(integrated sensingandcommunication, ISAC)的研究。ISAC将雷达感知和通信功能集成到同一硬件上,并共享雷达和通信频段,可以实现通信带宽的扩展和频谱利用效率的提升。

  • 2022-04-28
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基于矢量网络分析仪的天线近场测试方案

近场测量的原理是在一个面上采集待测天线近场数据,然后通过近远场变换算法,得到待测天线远场辐射特性。根据取样面的形式,可分为平面扫描、极平面扫描、柱面扫描和球面扫描技术,平面近场测量使用最为普遍。近场测量的原始数据需要包含幅度相位信息,仪器设备主要是矢量网络分析仪,或测量接收机、信号源等组成。

  • 2022-04-28
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机器视觉技术在工业智能化生产中的应用

随着我国工业持续发展,工业主导地位不断提高,我国的工业生产结构产业结构从劳动密集型逐渐转向技术、知识密集型,产业发展的动能也逐渐从要素驱动转向效率驱动和创新驱动。与此同时,随着5G网络时代的到来,人民的生产生活将愈来愈智能化。为建设现代化强国,提高工业生产的作业效率和经济效益,实现国家经济增长再创新的高度。我国工业生产的智能化水平仍然是工业领域的一个重要的研究点,未来工业智能化的发展尤为重要。

  • 2022-04-28
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3D视觉技术在机器人抓取作业中的应用

在许多自动化应用场合中,如自动化分拣、装配、拆垛、码垛、上料等过程中,工业机器人经常被用来进 行抓取作业。要完成抓取操作,机器人系统可能需要完 成目标感知、运动规划、抓取规划等一系列任务[1]。视 觉系统在机器人抓取作业中的作用就是识别、定位目标 物体,为机器人提供目标物体的类型与位姿信息。其 中,位姿估计的精度关系到抓取的成功率与精度,是非 常重要的技术参数。

  • 2022-04-28
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机器视觉全产业链分析

简单的,我们可以把机器视觉产业链可以分为底层开发商(核心零部件和软件提供商)、集成和软件服务商(二次开发),核心零部件及软件又可以再细分为光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等。在目前的整个机器视觉系统成本构成中,零部件及软件开发占据了80%的比例,是产业链中绝对的核心环节和价值获取者。

  • 2022-04-28
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六大传统产业的智能化升级之路

人工智能可以在国防、医疗、工业、农业、金融、商业、教育、公共安全等领域得到广泛应用,催生新的业态和商业模式;人工智能还可以带动工业机器人、无人驾驶汽车等新兴产业的飞跃式发展,成为新一轮工业革命的推动器。目前备受追捧的工业4.0、智能家居、无人驾驶、智能安防、智能医疗等发展方向,所代表的无一不是“智能+应用场景”发展的最终形态。

  • 2022-04-28
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激光切割技术在船舶制造中的应用现状与发展趋势

据中国船舶行业协会统计数据,经过市场调整,船舶行业出现一些新的特点,船舶行业总体经济总量幅度变化不大的情况下利润有一定幅度下滑,在总体订单有所下降的情况下,出口订单有所回升,同时船舶行业产业集中度进一步提升,目前前十名的船舶企业占据市场的53.4%以上。随着市场竞争的激烈、利润的下滑和质量要求的提高,船舶行业对制造质量更加重视,而作为切割大户,激光切割在新形势下进一步迎来爆发的机会。激光切割作为一种高效、绿色、高质量、高精度的技术,是促进船舶工业发展及船舶加工制造优化的基石,对船舶行业实现减量化、轻量化、再制造、降低成本,减少工时以及节能环保等方面发挥重要作用。另外,激光切割工艺还是船舶结构前船板备料的理想手段,顺应目前船舶结构大型化制造精度化,建造高效化的发展趋势。

  • 2022-04-28
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5G在医疗、教育等八大行业中的应用场景落地现状

2019年6月6日,工信部正式向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放5G商用牌照,这标志着我国正式进入5G商用元年。过去的这一年,5G基站超过25万个、5G用户超过3600万户、国内5G手机累计出货量5985万部,中国5G产业快速发展。5G作为支撑经济社会数字化、网络化、智能化转型的关键新型基础设施,不仅在助力疫情防控、复工复产等方面作用突出,更在稳投资、促消费、助升级、培植经济发展新动能等方面潜力巨大。

  • 2022-04-28
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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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“十五五” 时期数据资源高效流通利用研究报告

数据巳成为关键生产要素。 在数字经济时代, 数据作为与传统生产要素(土地、 劳动力、 资本、 技术)并列的新型要素, 其价值本质在于通过汇聚、 加工和应用, 优化资源配置、 提升生产效率并创造经济价值。 这一地位的确立源于数据在经济社会发展中的核心驱动作用, 它不仅是信息社会的基础资源, 更是推动新质生产力发展的核心引擎。 习近平总书记指出, 数据是数字经济时代的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。 近年来大模型技术不断取得突破, 大规模高质量训练数据的投入在其中起到了关键作用,也进一步将?“?以数据为中心的人工智能?“?推向一个新阶段。 在国家层面, 以《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》 (“数据二十条”?)为核心框架的数据基础制度体系巳经构建。 该体系围绕数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四大支柱深化制度建设,旨在激活数据要素潜能并规范市场秩序。 这?一“?四梁八柱”式的制度设计, 正从政策框架向实操落地转化, 为数字中国建设筑牢制度根基。 流通利用具有显著紧追性。?一要突破经济增长瓶颈。 通过数“ 十五五”?时期(2026—2030年), 推动数据资源高效据流通优化资源配置, 提升全要素生产率, 显著降低传统要素(资本、 劳动力)错配成本。 二要满足新质生产力培育的追切需求。 人工智能、 生物育种等战略新兴产业依赖高质量数据融合;数据流通滞后将直接阻碍大模型训练、 新材料研发等关键创新进程, 削弱国际竟争力。 三要破解数据要素市场化改革的深层次梗阻。权属界定模糊导致企业?“?不敢流通”等制度性堵点亟待疏通;数据跨境流动、 隐私保护等风险尚未建立系统化治理框架;安全与效率的平衡面临挑战。 四要抓住全球竟争格局重构的战略窗口期。 加速应对以美国为首的数据跨境流动规则体系, 提升我国数据跨境流通能力与数字贸易规则话语权。 因此, “ 十五五”时期需以流通效率跃升为核心突破口, 系统破解制度、 技术、 安全三重约束。 AI大模型爆发对数据流通利用提出新挑战。AI时代对数据处理的规模与速度要求实现了数量级的跃升, 且数据呈现出巨量小文件、 单一?目录海量文件等独特特征;CPU、 网络的新发展也需要全新软件的匹配, 这都对面向AI时代的分布式文件系统提出了新挑战。 伴随千行百业的数字化转型迈向深水区, AI、 HPC、 大数据等新型关键应用正加速融入企业生产决策系统, 其对业务体验和底座支撑的要求也水涨船高, 既有的存储产品及解决方案难免捉襟见肘。 尤值?一提的是, 生成式AI浪潮打开了?“?潘多拉魔盒?", 激活了视频、语音、 文本、 图片等海量非结构化数据的潜能。 很多企业数据中心汇聚了不同应用的多种类、 多格式、 多协议数据, 这对实时分析、 智能决策、 节能减碳提出前所未有的挑战, 以存力变革推动数据服务跃迁势在必行。 本报告着眼于健全AI领域数据资源高效流通利用的政策措施, 提出适应AI应用的数据资源高效流通利用技术路径, 打造高性能分布式存储全闪化数据基础设施底座, 健全精准高效的数据管理体系,构建智能化、 一体化的数据流通利用平台, 深化AI领域数据资源高效流通利用场景, 促进数据高质量供给、 高效流通利用, 降低社会用数成本和用数门槛, 赋能实体经济, 促进社会高质量发展, 打造国际竞争新优势,构建?“数据要素?X?人工智能“?双向赋能的发展格局。

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今儿和大家分别简单的聊聊:线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解,就是回归,为什么会扯到各种各样的回归?! 咱们今儿来聊聊,希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法,能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系,也是很多复杂模型的起点。 多项式回归,在此基础上增加了非线性表达能力,适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了,不仅给预测结果,还能告诉你有多“靠谱”。

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今儿和大家聊一个非常常用,且重要的分类模型算法:XGBoost ! 要做分类问题(输出类别),XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来,变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost(提升)?每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”,而是按顺序逐棵建立:每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误(就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距)。

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