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国内外碳排放和固碳增汇现状与发展趋势

全球碳排放总量与经济发展呈现出显著的正相关关系,两者增长率也表现出同步变化趋势,在2019年全球碳排放总量达到367.02亿吨的峰值。全球范围内,亚洲碳排放量持续增加,其碳排放量远超其它大洲。但从近二十年的发展趋势看,亚洲碳排放增速变缓,逐渐进入下行通道。全球碳排放几乎四分之三的排放来自能源使用,五分之一的量来源于农业和土地利用,其余8%来自工业和废物。中国碳排放量与经济增长呈现出的趋势表明我国经济发展主要依靠能源的高消耗来实现的,粗放型的增长方式还没有得到根本改变。从人均碳排放水平来看,中国在世界范围内处于较低水平。2003年以后我国碳排放增速显著地下行,甚至在2015年和2016年出现负增长。

  • 2022-04-14
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未来海洋通信网络架构与关键技术

在过去的半个多世纪,包括电缆和光缆等有线 通信以及从 1G~ 6G 的移动通信等在内的现代通信 技术层出不穷、迅速发展,广泛应用在人类社会的各行各业,成为社会信息化变革的重要支撑。然而,现代通信技术的应用主要局限在陆地场景,在海洋上的应用和拓展不足,导致海洋通信的发展与陆地通信相比明显滞后。

  • 2022-04-25
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人工智能技术在智能武器装备的研究与应用

这篇文章主要侧重于人工智能技术在智能武器装备中的研究与应用。描述了人工智能的定义,人工智能技术的 发展以及美国对人工智能的重视。探讨了人工智能在智能武器装备中的关键技术,包括目标定位与识别技术、 自主攻击技术、分布式作战或蜂群作战技术、作战机器人技术等,并进一步阐述了在关键技术中应该突破的技 术性问题。列举了人工智能技术在智能武器装备中的应用实例,对人工智能技术的发展作了总结与展望。

  • 2022-04-25
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基站天线效率相关技术研究

首先分析无线基站的能效情况,提出了基站天线效率在网络性能提升和绿色网络建设中的重要作用;随后分析基站天线效率的影响因素,主要包括阻抗失配的损耗、馈电网络的插损、阵列互耦的损耗和天线罩的穿透损耗,并提出了基站天线效率提升的技术方向,包括低插损的馈电网络技术SDIF、降低阵列互耦的技术以及提升透波性能的新型天线罩;最后给出了基站天线效率的测量方法。

  • 2022-04-28
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基于捷变波束的卫星通信网络用户随机接入技术

基于高轨多波束卫星通信网络,设计捷变波束机制下用户终端随机接入网络的流程以及具体的信令交互,提出捷变信令波束的调度策略及分配方案。该方案在保证所有用户终端都能接入网络的前提下,提高接入资源分配的灵活性,有效地提升卫星网络资源的利用率。由于用户接入卫星通信网络的请求属于突发类型,更适合通过随机竞争的方式接入网络,因此在通用随机竞争接入策略基础上,提出一种基于热力值的自适应随机竞争接入算法,基于网络侧预测的热力值,用户选择不同的随机接入策略进行接入。通过对该优化算法的仿真分析,证明该算法可以有效地在各种网络负载下降低接入冲突概率,达到用户可以快速接入网络的目的。

  • 2022-04-28
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通导一体化概念框架与关键技术研究进展

通导一体化是综合PNT体系发展的重要组成部分和关键方向。对通信导航一体化的概念进行了探讨,提出了通信导航弹性融合的概念框架。面向综合PNT体系需求,设计了通导一体网络化PNT系统架构,阐述了通导一体化关键技术的研究进展,从通导一体化信号、信道、接收处理、网络架构、网络管理等多个角度进行了全面系统的梳理和分析;介绍了低轨通导融合、区域自组网通导融合、5G+UWB协同等典型成果,并对网信场图、智能网管、博弈对抗等通导一体化技术未来发展方向进行了展望。

  • 2022-04-28
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8大技术:认识元宇宙技术的框架研究

与元宇宙相关的技术可谓错综复杂。我们可以看到各种各样科技感十足的名词——VR、AR、人工智能、区块链、物联网……似乎所有酷炫、充满科技感的词汇都能和元宇宙找到交集。各种科技词汇都和元宇宙扯上关联也并非哗众取宠,因为从技术角度看,元宇宙确实关联甚广,很多技术的变化都会对元宇宙的建设产生影响。

  • 2022-04-28
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谈谈如何深刻认识和理解数字化转型【含7大行业数字化转型场景】

新能力的发展围绕着更加敏捷、以人为本、创新驱动、以客户为中心、简洁、高效以及能够诱导/利用机会改变现状和利用大数据和越来越非结构化的新数据的能力展开资源——以及服务驱动的收入,物联网是一个重要的推动力。数字化转型的努力和战略往往更为紧迫,并且出现在高度商品化的市场中。

  • 2022-04-29
  • 阅读194
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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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