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大地测量控制点坐标转换技术规程

采用国内外成熟的高精度数据处理软件对GNSS连续运行基准站观测数据进行处理与平差,获得各站点在现ITRF框架、观测历元下的位置和基线向量。省级GNSS连续运行基准站作为省级2000国家大地坐标系框架基准,需将相邻省份的相邻GNSS连续运行基准站纳入本省GNSS连续运行基准站一同处理。

  • 2022-04-08
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智慧交通与汽车智能化构建“交通强国”

国务院印发“十四五”现代综合交通运输体系发展规划。规划提出,提升交通运输领域信息传输覆盖度、实时性和可靠性。加强智慧云供应链管理和智慧物流大数据应用,精准匹配供给需求。有序建设城市交通智慧管理平台,加强城市交通精细化管理。在这个过程中,车企和消费者、政府等主体交通参与者以不同的角色进入汽车智慧交通的布局中,让交通基建具备感知能力、实现智慧决策的管理方式、提高运营效率、提升服务体验。加速传统交通发展模式走向基于数据与科技的新型智慧交通,主要经由互联性、电动化、无人驾驶、智能出行等四个方面实现,并伴随汽车智能化探索逐步实现智慧交通的运行方案和应用场景设计。

  • 2022-04-08
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一文读懂5G架构中的软件定义无线电和网络

随着 5G 最终到达终端消费者,无线通信的世界即将发生变化。5G 最大的承诺之一是大规模设备通信,为革命性的物联网系统提供动力,例如自动驾驶汽车、元宇宙硬件、游戏虚拟现实 (VR) 和智能工厂。这场革命所需的一些 5G 技术包括机器对机器 (M2M) 通信、大规模机器类型通信 (mMTC)、超可靠低延迟通信 (uRLLC) 和增强型移动宽带 (eMBB)。在这种情况下,基站的优化对于提供低延迟连接、频谱和处理资源的最佳共享以及密集的小蜂窝部署至关重要。

  • 2022-04-08
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5G移动性增强关键技术及应用分析

3GPP在Rel-15版本中,NR移动性管理只引入了基本的切换功能,而NR切换0 ms中断时延是为UE提供无缝切换感受的性能需求之一,且在高频移动时UE可能会遇到快速的信号恶化,切换的可靠性也会降低,如何减少切换过程中的数据中断时间以及提高移动鲁棒性是R16一个重要研究方向。针对以上问题,R16移动性增强提出了两个关键技术—双活动协议栈和条件切换。详细阐述了两种关键的增强技术以及各网元之间的协作情况,研究了与传统切换流程的差异、UE侧的协议栈变化,分析了两种移动性增强技术的应用场景,给出了中信科移动预规划的应用方案,为移动性增强技术的研究和应用提供参考。

  • 2022-04-08
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基于无人机倾斜摄影技术测绘大比例尺地形图的可行性研究

随着无人机技术的发展,无人机倾斜摄影技术在数字城市建设和应急救灾中得到了广泛的应用。本文提出了一种基于无人机倾斜摄影技术所获得的数字三维模型测绘大比例尺地形图的方法,探讨了倾斜摄影的关健技术,总结了基于无人机倾斜摄影生产三维模型和测绘地形图的流程,实例验证了基于无人机倾斜摄影测量生成的三维模型测绘大比例尺地形图的可行性,并且做了相应的精度分析,在实际生产中有一定的指导意义。

  • 2022-04-08
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摄影测量的信息化与智能化

摄影测量的发展经过模拟、解析、数字3 个发展阶段后,又从数字摄影测量工作站发展到了数字网格。目前在信息时代的发展促进下,摄影测量已进入了信息化时代。通过对信息化时代摄影测量基本特征的讨论,介绍了信息化时代重点资源的地理空间信息和重点标志的密集点云;并从信息化的发展延伸到摄影测量中低空无人机的智能化发展,最后就地图产品DLG 等矢量信息在信息化时代摄影测量中新的生产方式进行了讨论。

  • 2022-04-08
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自动化全流程智能控制技术的研究与应用

自动化全流程智能控制技术是以现场工艺实时数据库为核心,在钢铁产线自动化信息化保障体系的框架基础上,综合利用先进的全流程智能技术,主要包括冗余容错、虚拟测量、遗传算法和控制系统换头术、故障预警模型、故障自恢复功能、异地诊断和处理、网络监控技术等,实现了对设备状态的自诊断、故障自恢复、运行系统免维护等功能,从而最大限度地保证生产稳定运行。

  • 2022-04-08
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未来装备探索:数字孪生装备

工程装备、制造装备、医疗装备等各类装备是加快国家基础建设、提升国家经济实力和保障医疗健康的重要基础。在新环境、新趋势、新背景下,如何充分融合新一代信息技术助力装备数智化升级,实现装备软硬系统的自主可控,是实现装备高质量发展、推动数字经济与实体经济融合发展的关键。本文基于作者团队前期提出的数字孪生五维模型理论基础,探讨了数字孪生装备的概念和组成,分析了数字孪生装备理想特征能力和关键技术,提出了数字孪生装备三阶段发展路径,并在纺织车间物流装备和复材加工车间热压罐装备上对相关理论开展了相关实践。

  • 2022-04-08
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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