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“十四五”时期深化中国工业化进程的重大挑战与战略选择

现代化是由工业化驱动的现代社会变迁的过程。“十四五”时期深化中国工业化进程面临着“去工业化”趋势、“逆全球化”趋势和“新工业革命”等方面的新挑战。中国工业化战略需要从高速工业化向高质量工业化的战略转变,要求实现从投资驱动向创新驱动的工业化动力转变,围绕实体经济供给质量提升推动经济高质量发展,实现新型工业化与信息化、城市化和农业现代化的协同发展,大力发展绿色制造业为先导推进可持续工业化,通过区域协调发展战略促进工业化进程的包容性。制造业发展是工业化战略的核心,进一步推进中国制造业高质量发展成为“十四五”时期中国深化工业化进程的关键。因此,在“十四五”规划体系中要专门制定制造业高质量发展战略规划,推进制造业从高速增长向高质量发展转型;着力完善现代制造业创新体系,努力提高制造业创新能力;实施产业基础再造工程,在核心基础零部件(元器件)、关键基础材料、先进基础工业、行业共性技术方面力求实现突破。

  • 2022-04-07
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网络安全监管运营体系建设与思考

本文在国家及监管单位对网络安全的监管和指导要求与烟草行业网信工作发展规划相结合的背景下,从四川中烟工业有限责任公司(以下简称:四川中烟)全公司网络安全监管运营体系建设的角度,阐述如何通过把各工厂IT环境中的安全设备、重要服务器设备日志、数据进行采集,并上传至公司进行统一配置,实现全面监控、实时告警、流量分析等。从公司统筹规划开展安全运营建设工作,既有效降低企业安全运维成本,又使企业安全事件应急响应效率得到提升。

  • 2022-04-06
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自动驾驶发展与关键技术综述

随着汽车电子化和高级辅助驾驶技术的快速发展,自动驾驶作为辅助驾驶技术的高级阶段,俨然成为未来解决交通出行的重要方式,已成为全球范围内的一个新的技术研究热点和重点。尤其近年来,自动驾驶在人类交通发展史上取得了里程碑式的进步。简述了自动驾驶的发展和关键技术的相关内容,在此基础上回顾了自动驾驶通过传感器进行环境感知的研究水平以及前沿人工智能技术在自动驾驶中的使用情况,涉及环境智能感知、传感器融合、高级规划、控制等关键技术的相关陈述,最后综述了自动驾驶系统当前所存在的问题,并展望了自动驾驶技术的未来发展方向。

  • 2022-04-13
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基于深度学习的毫米波Massive MIMO信道估计

针对毫米波Massive MIMO系统中基于导频的信道估计精度较差和导频开销过大问题,提出基于DNN的两阶段信道估计方案。第一阶段通过训练数据对网络模型进行训练,在误差阈值范围内得到网络最优效果;第二阶段通过测试和验证数据进行信道参数估计,在此过程中采用Dropout策略防止过拟合。仿真结果表明,与LS、MMSE、OMP算法和LSTM相比,相同导频数量下,所提出的DNN方法信道估计精度平均提升约1.58 dB;不同导频数量下,使用较少导频数量的DNN方法估计精度仍优于使用较多导频数量的LS、MMSE、OMP和LSTM算法,同一估计精度下,DNN方法平均降低导频开销约32.4%。

  • 2022-03-31
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数字对讲机越区切换优化方案

为了提升对讲机越区切换过程中的用户体验,提出了更快速、更可靠的越区切换优化方案。对讲机在待机时越区切换,会依照邻时隙的业务情况采用相应的策略,可在不影响业务漏收情况下更快速查找最优基站进行登记;对讲机在通话中越区切换时,通过更快速锁定空口、选用最佳切换点、丢失语音恢复、重复语音过滤以及预测语音关联性大大减少通话掉字。经测试,待机时越区速度提升达24倍,通话中越区掉字率减少高达85%,可有效提升越区切换的可靠性。

  • 2022-03-31
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ECC2018中国联通工业制造边缘云测试床

边缘云,是一种在网络边缘或靠近用户接入点侧部署云数据中心的技术。该技术将传统的集中式云计算能力下沉,让靠近用户、工厂、制造现场的网络边缘侧获得计算、存储、网络、加速、人工智能及大数据处理等能力,同时为第三方服务应用提供开放的部署平台,面向用户提供种类多样的第三方服务,最终实现省带宽、低时延、大连接的高效服务分发。

  • 2022-03-24
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5G对无线通讯芯片产业链的影响

在智能手机普及的带动下,2012-2017五年无线通信芯片实现9.7%的复合增长率,根据iHS的数据,2017年市场规模达到1,322亿美金,占全球半导体市场的31%。 展望未来,随着手机出货量及硬件规格升级的放缓,预计行业总体增速下降至2.9%左右。但由于5G需要支持新的频段和通信制式,包括滤波器,功率放大器,开关等射频前端存在结构性增长机会。

  • 2022-03-22
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数字化转型规划的三维观

新一代信息技术(IT)和数智技术(DT)驱动的数字化浪潮正深刻重塑经济社会的各个方面,推动着生产要素、工作方式、产品形态、商业模式的深刻变革。在这样的趋势下,企业数字化转型一直持续升温,很多企业都在积极推动各自的转型项目。同时,抗疫也加速了企业的云化线上化,推动了很多大中型企业的数字化进一步发展,迈入支撑系统的数字化和核心生产系统的数字化阶段。

  • 2022-03-17
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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