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氮化镓(GaN):5G时代提高射频前端和无线充电效率的新元素

5G的到来将会给半导体材料带来革命性的变化,无论是硅衬底还是碳化硅衬底,氮化镓(GaN)都将获得快速发展。从2G到5G,通信频率在不断地向高频发展,因此基站及通信设备对射频器件高频性能的要求也在不断提高。在此背景下,氮化镓(GaN)必将以其独特的高频特性、超高的功率密度,以及优越的集成度成为5G技术的核心器件。

  • 2022-05-06
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一篇文章了解射频氮化镓(GaN)技术应用现状

虽然氮化镓用到手机上还不现实,但业界还是要关 注射频氮化镓技术的发展。“与砷化镓(GaAs)和磷化铟(InP)等高频工艺相比,氮化镓器件输出的功率更大;与LDCMOS和碳化硅(SiC)等功率工艺相比,氮化镓的频率特性更好。” 分析机构Strategy Analytics的分析师Eric Higham说。

  • 2022-05-06
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企业智能工厂转型的思考与建设重点

智能工厂是实现智能制造的重要载体,主要通过构建智能化生产系统、网络化分布生产设施,实现生产过程的智能化。智能工厂已经具有了自主能力,可采集、分析、判断、规划;通过整体可视技术进行推理预测,利用仿真及多媒体技术,将实境扩增展示设计与制造过程。系统中各组成部分可自行组成最佳系统结构,具备协调、重组及扩充特性。已系统具备了自我学习、自行维护能力。因此,智能工厂实现了人与机器的相互协调合作,其本质是人机交互。

  • 2022-05-06
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融合NB-IoT的低轨卫星物联网随机接入研究

窄带物联网技术被广泛应用于海量低速率和低功耗设备的数据通信,但其受制于地面网络的覆盖范围,无法为偏远地区提供服务。低轨卫星星座具有支持全球覆盖的特点,可以补充和扩展地面NB-IoT基础设施,这为天基物联网提供一种有效解决方案。面向天基物联网应用需求,在回顾NB-IoT系统体系架构的基础上,分析融合NB-IoT技术的低轨卫星物联网所面临的信道环境高动态时延和频偏等挑战。针对上行随机接入过程,设计有效的用户检测与定时同步方法,该方法具有高性能、低复杂度等优点,能有效解决融合NB-IoT的低轨卫星物联网中的高效随机接入问题。

  • 2022-05-05
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空间科学卫星面临的新的抗辐射突出问题

空间科学卫星追求独一无二的的科学目标,会主动涉足险峻的空间区域,会设计新颖的卫星平台,会研发高性能的探测载荷,会大量使用最先进的电子器件及光机电部件,这些创新的特点使得科学卫星会遭遇新的抗辐射突出问题,有必要研究相关的辐射效应机理、损伤规律、危害评估与试验技术、防护减缓技术等。

  • 2022-05-05
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多探头球面近场天线测试效率提升方法

为最大化提升球面近场测试效率,针对多探头球面近场测试系统的不同采样方案进行了研究,并通过仿真和测试对比了不同采样方案对测试效率的影响。首先利用电磁仿真软件计算出所设计喇叭天线的近场和远场方向图数据;然后利用基于球模式展开法的近场到远场变换算法,从理论上验证了在满足采样规则的前提下,通过适当增加方位上的采样间隔可实现测试效率的提升;最后针对多端口天线,通过分析和测试,说明了利用电子开关和内循环采样方式可以进一步提升测试效率。

  • 2022-04-29
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大型企业数字化转型“四重奏”

数字化转型的主角是大型企业,因为大型企业的数字化转型对国家的产业结构转化以及产业水平提升有重要作用。大型企业的转型必须要有系统化的顶层设计,要有相应编制规划,从而分层分类地推进。转型任务也会更重,转型压力、创新动力、变革能力都会影响到转型工作的开展。

  • 2022-05-05
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近几年我国棉纺织行业技术变革及发展趋势

总结分析“十三五”时期我国棉纺织行业的技术进步。综述了纤维材料、棉纺织设备、纺织工艺及纺织管理方面的创新技术,总结棉纺织行业技术发展呈现的特点,分析行业发展趋势。我国棉纺织行业纤维材料向功能性、多元化、生态化不断扩大,以差别化纤维、功能性纤维、高性能纤维和生物基纤维为代表的新型纤维技术不断发展;梳并联、喷气涡流纺、无槽筒自动络筒等技术实现突破;纺织设备在高速、高产、高效、节能、智能化方面不断提升;关键纺织专件的精度、性能、稳定性、使用寿命持续提高;全流程智能化棉纺成套设备及系统的应用代表了目前国内纺纱设备创新的最高水平,树立了行业发展的新标杆;非棉精梳、半精纺、柔洁纺等工艺技术的创新应用提升了产品品质;通过应用现代化企业制度与技术,可不断提高企业科学、高效、精益的管理和决策水平。认为:我国棉纺织行业技术发展充分体现了“科技,时尚,绿色”定位,未来要强化跨界创新、融合创新,加强行业关键技术突破。

  • 2022-04-28
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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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