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射频氮化镓(GaN)技术正在走向主流应用

现在能够提供射频氮化镓器件的厂商主要有科锐、英飞凌、Macom、恩智浦、Qorvo和住友等厂商。(英飞凌在2016年7月已经宣布收购科锐的Wolfspeed部门,Wolfspeed提供碳化硅功率器件和碳化硅基氮化镓射频器件)。还有包括波音、Northrop Grumman和雷神等在内的军工厂商也在开发氮化镓和其他三五价技术。

  • 2022-05-07
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纺织企业全流程智能纺纱工厂的建设管理

公司2018年建设的全流程智能纺纱工厂,由裕大华集团公司牵头、经纬纺织机械股份有限公司(以下简称经纬纺机)、国机智能技术研究院有限公司(以下简称国机智能)、武汉纺织大学共同参与建设的项目。项目纳入国家工信部 2018年“全流程智能纺纱新模式应用”,项目任务书执行期为2018年1月至2020年12月。2018年12月完成所有主机设备安装,开始试生产。2019年3月开始运行,主要生产高端精梳紧密纺纱线40-120支。2019年6月,项目经中纺联组织专家现场鉴定:该项目技术成熟,生产稳定,总体技术达到国际先进水平。“国产化装备智能纺纱关键技术创新及产业化应用”项目获2019年度中纺联科技进步奖二等奖。公司先后被评为中纺联“全行业智能制造试点示范企业”和“武汉市工业智能化改造提升试点示范企业”等荣誉称号。

  • 2022-05-06
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Statlink星座覆盖与时延分析

2020年4月23日,SpaceX发射第七批共计60颗星链(Starlink)卫星,也使得星链星座在轨卫星达到420颗。Starlink星座定位是全球卫星互联网,据马斯克所说是要实现50ms以内的时延,与地面光纤网络相当。那么,当前420颗卫星所能提供的互联网服务时延能达到多少呢?完成部署第一阶段1584颗卫星时,所能提供的服务时延能降低到多少?

  • 2022-05-06
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国外超高速动能对地武器现状及趋势分析

在现代高技术局部战争中,永备地下工事等高价值关键目标,是战时减少或避免人员伤亡、武器装备损失、指挥失控的必要防护手段。随着防护技术的不断发展,这些重要目标逐步向“地下化、堡垒化”方向发展,其防护的手段日益先进和复杂。因此,打击地下深层目标和坚固防护目标是目前军方迫切作战需要。传统的对地武器,其结构通常为在含能材料外包覆较厚的高强度合金,利用动能+化学能的方式,只能在一定程度上可对此类目标覆盖层造成损伤,随着速度不断增加,传统对地武器金属壳体强度严重下降,且内含的装药和引信也容易因高过载失效,造成弹丸早炸或不炸,难以有效打击深层地下目标。

  • 2022-05-06
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企业数据标准规划、建设和应用

我们认为数据标准又不仅仅是一套规范,而是一套由管理规范、管控流程、技术工具共同组成的体系,是通过这套体系逐步实现信息标准化的过程。数据标准化是通过一整套的数据规范、管控流程和技术工具来确保的各种重要信息,例如产品、客户、机构、账户等在全公司内外的使用和交换都是一致、准确的过程。

  • 2022-05-05
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影响工业互联网行业发展的主要因素有哪些?

面向工业互联网应用,引入新技术支持 1 微秒同步精度、0.5-1 毫秒空口时延、“6 个 9”可靠性和灵活的终端组管理,最快可实现 5 毫秒以内的端到端时延和更高的可靠性,提供支持工业级时间敏感网络(TSN,Time Sensitive Networking,时间敏感网络)。这些关键能力的加入,将从底层网络架构标准方面推动工业互联网应用的快速落地。

  • 2022-04-28
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优化天线测试系统的测试效率

天线测试系统用来对天线、雷达、雷达罩等设备的性能进行测试与评估。不管测试系统是远场、紧缩场、近场还是现在OTA测试中的小暗箱系统,所有系统中都存在转台/扫描架、测试设备(包括发射源、本振源、接收机等)与自动测试软件几大部分,在实际测试过程中,这几部分之间的通信、握手协议、序列化、同步触发及数据流等开销限制了整个系统的性能与效率。为了提高测试效率,测试工程师希望能够在不降低测试精度的情况下,优化提高系统测试速度,以便对复杂天线辐射性能进行高效测试。

  • 2022-04-27
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人工智能和机器学习中数据集的3大问题

数据集为人工智能模型提供燃料,就像汽油(或电力,视情况而定)为汽车提供燃料。无论它们的任务是生成文本、识别物体,还是预测公司的股票价格,人工智能系统都是通过筛选无数的例子来 "学习",以辨别数据中的模式。例如,计算机视觉系统可以被训练成通过观察某些类型的服装(如大衣和围巾)的不同图像来识别该服装。

  • 2022-04-26
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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2025年人工智能推动金融数据治理转型升级研究报告

当今全球数字化进程加速,金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面,移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展,业务场景日新月异,海量数据如潮水般涌现。金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据,还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素,对金融业务具有战略价值。

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2025年世界粮食和农业领域土地及水资源状况报告:增产提质潜力

土地、土壤和水资源是农业生产和全球粮食安全的基石。到2050年,全球人口预计将达到97亿,农业需要比2012年多生产约50%的粮食、饲料和纤维。这一新增需求将进一步加剧本已不堪重负的资源压力:超过60%的人为土地退化发生在农业用地(包括农田和牧场),农业用水占全球淡水取用总量的70%以上。全球95%的粮食产自陆地,土地退化、水资源短缺和极端天气的叠加威胁,给农业粮食体系、民生福祉和生物多样性带来严峻挑战。

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