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5G与Wi-Fi6空口技术详细对比

近半年来,5G网络的消息层出不穷,5G商用牌照正式发放,三大运营商表示要在今年年底前至少覆盖40个城市。在人们对5G展示最大热情的时候,Wi-Fi6也悄然出世。本文首先简要回顾Wi-Fi和蜂窝网络的发展,然后简要介绍了他们的技术特点,最后从技术的角度比较Wi-Fi6和5G,剖析其应用场景。

  • 2022-03-25
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5G技术军用实现的基础与挑战

5G技术,又被国际电信联盟定名为“IMT-2020”,是继第四代移动通信技术4G技术后的新一代蜂窝移动通信(Cellular Mobile Communication)技术,超宽带、低时延、海量连接、低功耗是5G技术的基本特点。有专家形象地将5G技术比喻为“集高速公路、高速铁路、高速水路航线、高速空运航线于一体的综合交通网”。

  • 2022-03-25
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站在数字化潮头看企业转型的底层逻辑

2021年行将过半,新冠疫情依旧在全球多个国家肆虐横行。疫情影响下,人们的工作、生活方式都悄然发生变化,许多我们基本的社会活动,如购物、观影、教育、工作等等都从线下转移到线上,数字经济需求迎来新一轮井喷发展。数字化已经从过去企业的“选配”变为当下“标配”,大小企业也都持续加码数字化与智能化,以期望在后疫情时代建立长期的竞争优势。当人人都在探讨数字化的时候,如何理解什么是数字化?数字化又是如何赋能企业?回答好这两个问题,关乎企业是否能够玩转数字化的前提,也是运用数字化这把利器化解VUCA时代危机的关键。

  • 2022-03-17
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新型智慧城市建设之顶层设计的方法与步骤

自2008年以来,中国智慧城市发展探索经历了智慧城市探索期、智慧城市调整期、智慧城市突破期、智慧城市融合发展等几个阶段。智慧城市建设的内涵也从注重信息化的一般智能城市,智慧城市迈向了更加注重数字化,智能化的“新型智慧城市"阶段。而北京最近更是提出要建设“全球数字经济标杆城市”,目标更上层楼。

  • 2022-03-17
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面向数字化转型的新一代数据架构范式

数字化转型不是一个有起点和明确终点的过程,而是如同达尔文进化论所阐述一样,是一种遵循内在规律的、持续的、不断演进的进化过程。从传统内部的信息化建设,到打破企业边界扩展到消费互联,再到围绕生态构建为核心的产业互联,数字化转型是一个企业不断地打破自我壁垒,融合共生的过程。这样的进化方式是多种因素的耦合结果,并非改变单一因素就可以实现转换。

  • 2022-03-17
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5G能源互联网及泛在能源物联网

能源互联网(Internet of Energy):综合运用先进的电力电子技术, 信息技术和智能管理技术, 将大量由分布式能量采集装置, 分布式能量储存装置和各种类型负载构成的新型电力网络、石油网络、天然气网络等能源节点互联起来, 以实现能量双向流动的能量对等交换与共享网络。

  • 2022-03-15
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智能交通技术专利态势分析

智能交通技术体系庞大,涉及汽车、电子、通信、大数据和云计算等多领域技术的融合[1]。通常智能交通技术体系包括单车智能相关技术和基础支撑技术两部分(见图1)。在单车智能方面,自动驾驶是车辆智能化的技术发展方向;从技术层面看,环境感知、规划决策和控制执行是自动驾驶技术中3个关键技术分支[2]。大数据、云计算和高速移动通信网构成了智能交通基础支撑技术[3-4]。纵观智能交通整个产业情况,国内外传统车企、科技类企业、研究院所以及高等院校认为自动驾驶和V2X技术是智能交通的重要技术方向[5],均投入了大量的精力和资金进行相关研发,以期占据技术高地。

  • 2022-03-15
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人工智能领域专利布局态势分析

1956年美国达特茅斯会议的召开,标志着人工智能的诞生。但由于存储空间和计算能力的不足等多方面原因,人工智能几起几落,直至2006年之后,深度学习算法的提出以及不断的完善,同时移动互联网发展迅速,人工智能迎来了发展的爆发期,成为全球关注的焦点。为了掌握国际竞争的主动权,世界各国尤其是发达国家和新兴经济体提出了多方面的政策规划,积极推进人工智能的发展。

  • 2022-03-10
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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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