5G技术 IOT 工业智能

最新推荐文章于 2025-08-26 14:13:24 发布
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penglihuiiot
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5G技术在工业4.0中的应用：连接未来，驱动智能制造
Echo_Wish
04-29 1204
5G技术的高速率、低延迟和大连接数为工业4.0的实现提供了重要支撑。它推动了智能生产、工业物联网、远程控制等技术的发展，为制造业的数字化转型提供了新的动力。尽管面临着一些挑战，但随着5G技术的不断发展和成熟，未来的工业4.0将更加智能化、自动化，带领我们迈向更加高效、灵活的制造新时代。
工业4.0与5G技术中的人工智能前沿
08-27
本书《工业4.0和5G技术中的人工智能》汇集了多位国际专家的智慧，深入探讨了人工智能在工业4.0和5G技术中的应用。书中涵盖了多个关键领域，包括但不限于智能农业、智能制造、增材制造、物联网（IoT）、大数据、...
46、下一代智能电网中的 5G-IoT 架构
lambda的博客
08-22 31
本文探讨了5G与物联网（IoT）技术在下一代智能电网中的集成与应用，重点介绍了5G的超可靠低延迟通信（uRLLC）和网络切片技术如何满足智能电网的高可靠、低延迟通信需求。同时，文章分析了物联网架构在电网监测、保护和控制中的作用，结合SmartZone、VISOR、EFCC和MIGRATE等实际项目案例，阐述了同步相量测量单元（PMU）在电网实时监测中的优势与挑战。文章还展望了5G-IoT架构在新能源接入、智能微电网和电动汽车充电管理等场景的未来发展趋势，并提出了面临的安全、标准和成本挑战及其应对策略。
5G与IoT的结合：释放智能化潜力
2301_82239740的博客
02-20 528
5G与IoT的结合将极大推动智能化应用的普及，为未来的科技创新奠定基础。
5G IOT的关键技术
易之阴阳，量子纠缠，道之一体，缘起性空
04-18 456
5G物联网（IoT）的关键技术涉及多个方面，旨在提供高速、高可靠性和低延迟的通信，以支持各种物联网应用。：5G网络能够根据不同应用的需求，创建多个虚拟网络切片，每个切片都有独特的配置，以优化性能和资源分配。：专为低带宽、低功耗、长距离通信设计的网络技术，如NB-IoT和LoRa，非常适合大规模物联网部署。：将数据处理和存储从云端转移到网络边缘，减少延迟，提高响应速度，特别适合实时性要求高的物联网应用。：利用毫米波频段的高频谱资源，提供更高的数据传输速率和更大的网络容量。
16、5G时代下NB - IoT技术的融合与发展
l1k9j8h7g6的博客
08-26 116
本文探讨了5G时代下窄带物联网（NB-IoT）技术的融合与发展，详细介绍了5G和NB-IoT的技术特点及其在物联网中的应用。文章涵盖了NB-IoT的网络架构、帧结构、流量过滤要求以及其与5G的集成优势。同时，分析了当前面临的挑战，包括资源分配、吞吐量优化、干扰管理、安全性增强和环境可持续性等问题，并提出了未来的研究方向和解决方案。通过这些研究，NB-IoT有望成为推动5G大规模机器类型通信和智能应用发展的关键技术。
读《智能时代》总结——5G、loT构建超级智能新机遇
小男孩儿的博客
09-21 2444
人工智能迅猛发展，对社会和商业的影响日益深刻。过去被我们认为非常难以解决的问题,由于大数据和机器智能的使用,现在都已迎刃而解，比如自动驾驶、语音识别甚至癌症的个性化治疗。同时,机器智能还会颠覆现有商业模式，很多传统的行业都将采用智能技术实现迭代升级。在《智能时代》(第一版)畅销百万册后，吴军博士对内容进行了超过60%篇幅的增改,尤其是对loT、5G通信的发展，以及区块链与机器智能的紧密结合进行了深度阐述,力图全景呈现机器智能的原理和发展历程,及其对未来产业和社会的影响。
物联网的未来趋势：5G和IoT
AI天才研究院
12-31 1798
1.背景介绍 物联网(Internet of Things，简称IoT)是指通过互联网将物体和日常生活中的各种设备连接起来，实现数据的传输和信息的共享。物联网的发展为我们的生活和工业带来了巨大的便利，但也面临着诸多挑战。随着5G技术的出现，物联网的发展将会进入一个新的高速增长阶段。在这篇文章中，我们将讨论5G和IoT的相关概念、核心算法、实例代码以及未来发展趋势和挑战。 1.1 物联网的历史发...
5G环境下工业互联网向向智能制造过渡
Chahot的博客
11-18 6462
Industrial IoT in 5G environment towards smart manufacturing5GIIoT BackgroundIIoT： 技术趋势适用于IIoT的通信技术5G-新世代通信技术IIoT5G RequirementseMBBmMTCURLLC面向智能制造的5G工业物联网体系5G环境下智能制造的场景5G环境下技术改良特点关键技术及问题 基于信息物理制造系统(CPMS)的智能制造已成为发展趋势，并得到了世界各国的广泛认可。工业物联网(IIoT)具有自动化、智能连接、实时监
45、5G-IoT在智能电网广域监测、保护与控制中的集成架构
lambda的博客
08-21 29
本文探讨了5G-IoT技术在智能电网广域监测、保护与控制中的集成架构。分析了智能电网的需求，5G-IoT的标准化与互操作性挑战，以及关键物联网连接、大规模物联网连接和宽带物联网连接的适用场景。文章还介绍了先进物联网架构的集成步骤，并通过实际项目展示了5G-IoT在智能电网中的应用潜力。尽管5G-IoT为智能电网带来了机遇，但在标准化、兼容性和安全方面仍需进一步研究和实践，以推动能源行业的高效、可靠和可持续发展。
[21页]华为云AI与5G、 IoT 、AR融合，激发人工智能新潜能-华为罗华霖.pdf
06-17
华为云AI技术结合5G、IoT（物联网）、AR（增强现实）融合技术，正在推动人工智能的发展，开启新的潜能。这一系列技术的融合被华为罗华霖等专家认为是未来智能社会的基石，它将深刻地改变各行各业。 在5G网络技术...
电子行业深度报告：SiP在5G和IOT时代的新机遇.zip
10-22
随着科技的飞速发展，5G通信技术和物联网（IoT）的广泛应用正在重塑电子行业的格局。系统级封装（System-in-Package，简称SiP）作为一种集成度高、性能优越的封装技术，正逐渐成为电子设备创新的关键。本报告将深入...
基于Single-Pass增量聚类算法的实时文本流自动聚类工具_实现文本去重与主题聚合_用于高效处理大规模实时数据流如新闻标题或社交媒体内容以发现热点话题和事件演化脉络_支持TF.zip
11-30
基于Single-Pass增量聚类算法的实时文本流自动聚类工具_实现文本去重与主题聚合_用于高效处理大规模实时数据流如新闻标题或社交媒体内容以发现热点话题和事件演化脉络_支持TF.zip
【相控阵雷达跟踪】多目标跟踪的联合阵列资源分配和发射波束设计方法（Matlab代码实现）
11-30
【相控阵雷达跟踪】多目标跟踪的联合阵列资源分配和发射波束设计方法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的多目标跟踪中联合阵列资源分配与发射波束设计方法，聚焦于相控阵雷达跟踪技术。该方法通过优化雷达系统的资源分配与波束形成策略，提升对多个高速机动目标的跟踪精度与效率，涵盖信号模型构建、优化问题建模及数值仿真验证等核心环节，旨在解决复杂电磁环境下多目标跟踪面临的资源受限与干扰抑制难题。; 适合人群：具备雷达信号处理、阵列信号处理或优化理论基础，从事电子工程、通信工程、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于深入理解相控阵雷达在多目标跟踪中的资源调度与波束设计协同优化机制；②支撑科研项目中雷达系统性能提升的技术方案设计与仿真验证；③作为撰写学术论文或开展算法复现实验的技术参考。; 阅读建议：建议结合Matlab代码进行仿真练习，重点关注优化模型的数学推导与算法实现细节，同时可扩展学习文中提及的相关信号处理与优化方法以增强综合应用能力。
JAVA毕业设计含文档和代码springboot教务管理系统
11-30
JAVA毕业设计含文档和代码springboot教务管理系统
基于遗传算法粒子群优化算法和蚁群优化算法对旅行商问题进行高效求解与性能对比分析的项目_项目极简说明为采用三种主流智能优化算法即遗传算法GA粒子群优化算法PSO和蚁群优化算法ACO针.zip
11-30
基于遗传算法粒子群优化算法和蚁群优化算法对旅行商问题进行高效求解与性能对比分析的项目_项目极简说明为采用三种主流智能优化算法即遗传算法GA粒子群优化算法PSO和蚁群优化算法ACO针.zip
基于C开发的通用面积计算器项目_该项目由涅槃工作室NirvanaStudio团队开发使用C编程语言和NET框架构建在VisualStudio2022IDE中实现.zip
11-30
基于C开发的通用面积计算器项目_该项目由涅槃工作室NirvanaStudio团队开发使用C编程语言和NET框架构建在VisualStudio2022IDE中实现.zip
计算几何与数值优化算法在自动驾驶领域的C实现项目_该项目专注于计算几何学的基础概念如点线面和多段线的定义与操作以及基本问题实现包括几何运算投影距离计算相对位置判断相交检测曲率分.zip
11-30
计算几何与数值优化算法在自动驾驶领域的C实现项目_该项目专注于计算几何学的基础概念如点线面和多段线的定义与操作以及基本问题实现包括几何运算投影距离计算相对位置判断相交检测曲率分.zip
基于matlab建模FOC观测器采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制（Simulink仿真实现）
最新发布
11-30
基于matlab建模FOC观测器采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕基于Matlab/Simulink平台的工程技术仿真与算法研究，重点介绍了采用龙贝格观测器结合锁相环（PLL）实现无传感器控制的FOC（磁场定向控制）系统建模与仿真。该方案通过状态观测器估算电机转子位置与速度，替代硬件传感器，降低系统成本并提升可靠性，适用于高性能电机控制系统的研究与开发。文中涵盖系统建模、观测器设计、控制策略实现及Simulink仿真验证全过程。; 适合人群：具备自动控制理论、电机控制基础知识及Matlab/Simulink使用经验的高校研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：① 掌握无传感器FOC控制的基本原理与实现方法；② 学习龙贝格观测器的设计与稳定性分析；③ 理解PLL在转子位置估计中的作用；④ 完成完整的Simulink仿真模型搭建与调试，为实际系统开发提供理论支持和技术验证。; 阅读建议：建议读者结合电机控制教材与Matlab官方文档，逐步构建仿真模型，重点关注观测器增益设计、参数敏感性分析及仿真结果的合理性验证，同时可拓展至其他观测器（如滑模、卡尔曼滤波）的对比研究。
5G-iot 智能路灯控制系统
06-18
### 5G IoT 智能路灯控制系统设计与实现方案 #### 1. 系统架构概述 智能路灯控制系统采用分层架构设计，包括感知层、网络层、平台层和应用层。通过5G通信技术和物联网技术的结合，系统能够实现对路灯的远程监控、...
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