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浅谈5G移动通信技术的特点及应用

当今社会发展迅速,人们的日常生活、学习和工作中也融入了很多先进的科学技术。在5G技术快速发展的过程中,其应用范围将得到进一步扩大。第五代移动通信技术将会带领人们进入一个全新的通信时代。人们可以从5G的便利中获取更多的消费者体验,可以体会到5G网络下智慧家居的便捷,可以体验智慧交通系统的快捷服务。第五代移动通信技术的出现,实现了工业化和信息化的结合,引领了一个新的通信时代,促进了社会更好的发展。

  • 2022-03-12
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浅谈5G通信技术之智能楼宇应用发展趋势

智能楼宇的应用,部分功能基于技术壁垒,现阶段无法实现或不能做到一部到位,需要通过多个系统分别实施才能实现,在一定程度上造成了工作量及成本的增加,更重要的是,有些系统的设置仍然需要采用传统的设置方法,因技术限制无法进行突破,只能等着科技技术进一步提高,以待进行完善优化。

  • 2022-03-12
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5G消息赋能银行移动金融服务创新实践探索

作为新基建的“数字底座”,5G技术因其速度快、低时延(毫秒级)、高安全性、广连接(万物互联)等特征,已经成为数字经济和智慧城市发展的新引擎。当前,金融服务的数字化、线上化进程加速推进,银行应积极拥抱5G,依托运营商及上下游关联企业开展金融业务,创新移动金融产品,丰富和完善“非接触式”金融服务,助力银行数字化经营。基于此,本文将探讨5G消息赋能银行移动金融服务创新的理论和实践意义。

  • 2022-03-12
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边缘计算发展现状与趋势展望

当前全球数字化浪潮蓬勃兴起,边缘计算通过就近提供计算、网络、智能等关键能力,加速赋能经济转型升级,已逐步成为计算体系的新方向、信息领域的新业态、产业转型的新平台,整体上处于高速发展阶段,正从概念普及加速走向务实部署,受到了学术界和产业界的广泛关注。Gartner、IEEE等权威机构将边缘计算作为2020年十大技术方向,中国科学院和中国工程院在《2020研究前沿》、《全球工程前沿2020》中,将边缘计算列入信息领域十大技术前沿。据ResearchandMarket预测,边缘计算市场规模2018~2022年复合增长率超30%;据CB Insights预测,2023年全球边缘计算市场有望达到340亿美元。本文从学术界及产业界两个维度深入剖析边缘计算概念内涵、学术方向、产业路径,综述边缘计算在核心环节发展面临的挑战和问题,研判边缘计算未来发展态势与方向。

  • 2022-03-31
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标准数字化发展现状及趋势研究

随着全球数字化进程的不断推进,标准数字化既是经济社会发展、数字技术变革、国际间战略博弈的必然结果,也是实现国家质量基础设施(NQI)数字化转型的关键内容,对数字中国建设有着重要的战略意义。本文系统梳理了标准数字化的需求,各标准化组织与主要国家的研究与实践情况,从表现形态、研制模式和社会影响等方面深入分析了标准数字化未来的发展趋势。结合趋势对我国未来标准数字化工作提出了发展建议:成立标准数字化转型工作机构以完善工作机制;开展共性和关键技术研究以奠定科技基础;扩大试点范围以培育产业生态;开展国际合作交流以融入全球标准数字化浪潮。

  • 2022-03-31
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自动化在制造业领域的发展现状和前景

工业自动化涵盖了自动化控制、仪表、计算机网络通信等领域。工业自动化程度的提升对产业转型升级、工业结构的调整以及企业竞争力的提升有很重要的意义。现在很多品牌就将目标瞄准工业自动化。以RS PRO为例,越来越关注传感器以及控制类的产品,而这些都是和工业自动化紧密相关的。企业纷纷将智能制造作为发展先进制造业的制高点。

  • 2022-03-31
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物联网在海洋相关领域研究与应用进展

随着科学技术的发展,物联网正成为海洋领域的前沿研究内容之一。在海洋观测领域,利用物联网构建海洋环境立体观测体系,对于研究全球气候变化、海上态势感知、海洋灾害预报等具有重大意义;在海岛生态监测领域,利用海岛生态物联网系统可以实现海岛生态的长期实时监测;在海洋牧场监测领域,利用物联网可以实现海洋牧场的环境、生物等要素的实时监测;在智能船舶领域,利用物联网可以实现船舶自身、港口、物流的信息自动感知。文章探讨了物联网在上述4个领域的研究与应用进展,以期进一步促进物联网在我国海洋信息化中的应用与发展。

  • 2022-03-31
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中储数字化转型的经验与思考

在新一轮科技革命和产业变革浪潮中,随着“大、智、移、云、物、区、5G”等数字技术革命带动的新模式、新业态不断涌现,掀起了产业信息化和数字化的浪潮,产业生产关系开始出现变革性的重塑。“十三五”以来,中储积极应对产业变革,不断推进信息化、数字化、智能化进程,形成了一些经验与思考。

  • 2022-03-31
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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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