4.9GHz异帧隔离间距研究

4.9 GHz频段在面向大容量的热点场景时具有独特优势，通过使用4.9 GHz的1D:3U:1S帧结构配置能够有效提升网络的上行能力。针对4.9 GHz的1D:3U:1S和5D:3U:2S两种帧结构同时部署引入交叉时隙干扰的问题，研究了不同场景下异帧部署4.9 GHz站点的最佳隔离间距。本文首先根据传播模型推算出4.9 GHz异帧部署的理论隔离间距，然后结合实际测试数据对理论推算值进行对比分析，最后给出不同场景下4.9 GHz异帧部署的最佳隔离间距值，对4.9 GHz频段站点的推广建设和4.9 GHz的异帧部署提供建议。

2022-03-28
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基于精益的智能工厂解决方案

我国实施制造强国战略以来，各行业积极开展智能制造实践活动，但大部分企业处于工业2.0到工业3.0的阶段，工业化基础薄弱，因此推行智能制造需要考虑将管理技术与智能制造技术融合起来进行。近年来，相关单位通过精益生产、六西格玛管理及流程管理等管理技术来规划和优化制造流程，夯实了工业化基础，为信息化、数字化及智能化在企业落地奠定了坚实的基础。

2022-03-28
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数字化工厂建设内容分析与实践

在数字化工厂的建设过程中，包含了软件和硬件两个方面的内容，互为支撑，互相推动。软件数字化，主要的建设内容为车间上网，设备物联，管理软件平台等。硬件数字化，设备 PLC 控制，具备网络接口并开发，设备运行中的参数和状态信号可通过物联网实现数据采集。现场具备智能化终端，现场人员可通过终端实现信息的接收和反馈，实现现场无纸化。

2022-03-28
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数字孪生在制造中的应用进展综述

为解决制造业向智能制造发展的关键技术问题，例如通讯、计算、数据采集与分析等问题，学术界围绕物联网（Internetofthings，IoT）、大数据（Bigdata）和信息物理系统（Cyber physical systems，CPS）等相关技术领域开展了大量的研究工作。数字孪生也越来越多的被学者和工业企业所研究与运用[3-5]，数字孪生是物理实体的数字化描述，它的出现使得企业可以对物理实体进行全方位实时监测与控制。近年来数字孪生的概念和应用已经逐渐在智能设备和智能工厂中得到体现，同时Gartner公司也201年起连续三年将数字孪生技术列为十大战略技术趋势。本文中将围绕数字孪生概念、研究进展进行详细综述，随后将数字孪生与其紧密相关的物联网、大数据、CPS技术进行对比分析，最后指出数字孪生技术在制造领域的研究与应用趋势。

2022-03-28
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信息物理系统技术综述

信息物理系统（Cyber-physical system, CPS）将计算、通信与控制技术紧密结合, 实现了计算资源与物理资源的结合与协调. CPS 是当前自动化领域的前沿研究方向, 已经引起了学术界和工业界的广泛关注. 本文对CPS进行了简要介绍, 根据技术的应用特点对CPS的现有研究成果进行了分类, 综述了各个研究方向的意义和研究进展, 给出了CPS的两个典型实际案例, 探讨了CPS研究中亟待解决的问题以及未来可能的研究方向.

2022-03-29
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用大数据解决网络安全分析

单纯的防御措施无法阻止蓄意的攻击者，这已经是大家都认同的事实，应对挑战业界有了诸多方面的探索和实践，而其中最有趣的就非安全分析莫属了，围绕着安全分析展开，我们可以看到大数据、安全智能、情景感知、威胁情报、数据挖掘、可视化等等，因为这些都是安全分析师手中的武器。

2022-03-29
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大数据安全分析及态势感知——企业网络的安全倍增器

在“互联网+传统行业”的大趋势下，各类全新的信息安全问题逐渐浮出水面，一方面新的信息安全威胁层出不穷，利用特种木马、0day漏洞、水坑攻击、钓鱼攻击甚至威胁更大的APT攻击已是传统防火墙、IPS、杀毒软件等安全防护设备无法发现和阻止的。另一方面随着企业信息系统产生的海量数据无法被有效收集、整理并加以利用，导致信息安全管理员无法通过数据分析发现隐藏在其中的安全威胁。因此，如何解决新形势下的信息安全威胁则是企业信息安全保障下一步建设的关键所在。

2022-03-29
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网络安全态势感知之大数据处理与分析

大数据包括静态数据和动态数据，按时间跨度还可分为历史数据和实时数据，对于这些不同类型的数据有不同的计算处理方式。本文介绍与网络安全态势感知相关的大数据处理与分析技术，包括用来进行静态数据处理的批量数据处理框架、用来进行动态数据实时计算的流式计算框架、用来进行交互式数据查询的交互式数据分析框架以及用来进行图结构数据处理的新型图计算框架等。按照以下顺序依次介绍关键的几种大数据处理与分析技术：

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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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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）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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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。