80km/h、120km/h，对应两者之间的距离 A 分别 为 50m，100m，如图 7 所示。当 VT 和 TxV 车头的距离 B 分别达到 49m，73m 时 VT 切出至相邻 车道，VT 车头位置与 TxV 车头位置平行，切出过程持续时间为 2.2s。 13 / 32 本研究中取相对苛刻的一组条件，即测试车速为 120km/h，跟车距离 A 为 100m，距离 B 为 73m 时 VT 切出。 处理错误（例如协议栈不兼容），导 致预警未发生 同 H#1 H#4 TxV 发送的 V2X 消息内容错误，例 如位置错误，导致预警未发生 同 H#1 H#5 TxV 发送的 V2X 消息内容错误，例 如位置错误，导致误报警  RxV 收到的 V2X 消息中含有错误的 TxV 位置，经过 RxV 计 算，存在碰撞风险  RxV 的 HMI 对驾驶员做出提示  驾驶员进行刹车或变道  关项失效的危害不影响车辆 的安全运行(例如一些驾驶员 辅助系统)，可控性等级可为 C0” 无功能安 全要求， 无需分配 ASIL 等 级 H#5 H#6 H#7 V2X 消息内 容错误，例 如位置错 误，导致误 报警。 Exposure: E4  RxV 在高速公 路行驶,跟车运 行  后方有其他车 Severity: S1  RxV 驾驶员可以 观察前车情况， 发现无碰撞风险

输出目 标的位置、大小 速度、方向， 推算目标轨迹。受环境因素影 响小，造价低，但精度相对较 差。 · 激光雷达感知系统以激光雷 达为主的一组主动传感器系统 ，包含激光测距系统、扫描系 统和分析系统。但受环境因素 影响大且造价高。 · 图像采集系统系统和图像识 别系统通过视频摄像机精确感 知路面交通图像，经过分析系 统处理，获取可用的道路交通 信息。但无法识别位置信息。 激光雷达 激光雷达 ■ 核心功能 口全维度数据采集：实时获取车辆 ( 车速、轨迹、车牌 ) 、行人 ( 位置、过街状 态 ) 、非机动车 ( 车道占用、行驶方向 ) 、环境 ( 天气、路面状态 ) 、设施 ( 信号灯灯色、标志完整性 ) 的动态与静态数据； 口数据预处理与清洗：过滤传感器噪声 ( 如雨天摄像头反光干扰 ) 、剔除无效数 据 ( 卩飞鸟误识别为行人 ) 、运行状态：实时车速、加速度。行驶方向、车道位置、车头时距、轨迹坐标 4. 行为特征：违法行为、变道意图、停车状态、避让行为 1 . 位置与状态：实时坐标、行走方向、移动速度、停留时长 2. 行为特征：违法行为、过街状态、群体属性 3 、特殊属性：是否为弱势行人 ( 老人、儿童、视障人士等 ) 1 . 类型与属牲：车辆类型、车身颜色、载人 / 载货状态 合规性 2. 运行状态：实时车速、行驶方向、车道位置、轨迹 3. 行为特征：违去行为

在分布式 MIMO 系统中，多个接入站点（AP）通过前传网络，连接到中央处理单元（CPU）， 在相同的时频资源上联合为多个用户（UE）提供服务，显著提高网络覆盖范围和数据吞吐 量。进一步地，把地理位置上邻近某一用户的一组站点，划分成一个协作簇，通过在 CPU 处相互协作，为该用户提供均一的高质量的数据传输服务。其中，相干联合传输方案中，不 同的服务站点向给定的用户发送相同的数据符号，通过由每个站点在本地执行预编码操作 系统中，多个协作站点采用相干联合传输的方式服务多个用户，有效 地消除站点之间的干扰，可以获得优异的下行频谱效率和覆盖性能。但是地理位置上分离的 多个协作站点，存在不理想的时频同步问题，会引起严重的延时或频率偏差，大大降低了相 干联合传输的性能。例如，主时钟源（或定时参考）很难精确地分发到每一个不同位置的站 点，导致多个站点在联合发送数据时，存在一定的定时偏差。此外，参与协作的站点，与用 21 / 87 户 对应电磁波入射和出射两个对称的过 程；phase shifter 则可以利用传统的 IRS、时延线等器件实现。 在高斯信道模型下，辅助 SISO 通信场景，BD-RIS 相较于传统 RIS，在同等部署位置同 样阵列规模的条件下，能够实现最大 16 π2 − 1 × 100%的期望阵列增益。 2.1.3.2 基于全息原理的新型天线阵列架构设计 RHS（Reconfigurable Holographic

年用电量预估 年运行费用预估 年碳排量预估 设备选型 安装位置 安装容量 用电曲线日前预测 用电曲线日内预测 柔性调节潜力估计 日前用电计划 日内用电计划 日内设备柔性调节 可控负荷潜力预估 充电桩负荷预测 4.6 AI 用于可再生能源预测及管理 信息输入 信息输出 信 息 可 视 化 发电系统类型 装机规模 安装方式 安装位置 历史发电曲线 电价信息 气候信息 环境信息 任务指令 任务指令 发电预测 系统规划 系统运行 年发电量预估 年运行费用预估 年碳排量预估 投资回报率 推荐安装方式 推荐安装位置 推荐安装容量 发电曲线日前预测 发电曲线日内预测 日前发电计划 日内发电计划 日内系统投切 96*3 历史功率 96*3 历史辐照度 96*2 天气标签 K-means CNN 卷积 池化 展平 relu BiLSTM Dropout层 全连接层 输出层 用于储能规划及管理 人工智能流程 信息输入 信息输出 信 息 可 视 化 储能类型 储能造价 储能运维 源网荷信息 电价信息 环境信息 任务指令 储能规划 储能管理 储能运行 设备选型 安装位置 安装容量 储能投资回报率 储能响应潜力估算 储能响应收益测算 储能内部管理策略 日前充放电计划 日内充放电计划 分布式 BMS 基本架 构 储能与电网协同 4.8 AI 用于车网互动 有序充电

，即通用化的服务器与标准机柜简单的机械组合，两者的本体 基本保持不变。机柜对服务器只起承载、固定的作用，负责配电的PDU也挂载在机柜上的特定区域，但并不属于 机柜本体的一部分，三者之间除了尺寸、位置之外没有其他约束或耦合关系。 这种整体交付方式相当于将服务器上架的过程从数据中心现场转移到条件通常更完备的工厂里完成，也可以 算是一种预制模块化。对服务器保有量在十万百万台量级、需要一次在一个数据中心部署成百上千台服务器的超 5mm，命名为SU（Scorpio rack Unit），比OU少1.5mm；  铜排位置：机柜后方（正面视角）靠左，且不与ORV1中靠左的铜排重合；  集中散热：节点不配风扇，通过机柜后方的风扇墙散热，每4U高度安装3个140×38(mm)的风扇，能 够以1U为单位固定或调整上下位置。风扇墙的设计，与Google的“软木板服务器”遥相呼应。 2014年，微软携其开放云服务器（Open 加入了集中供电和管理的元素，体现为固定 在机柜左侧后方集成了RMC（Rack Management Card，机柜管理）的PMDU，不集中PSU和风扇，仅保留了集中管理。 PMDU在机柜上的相对位置与OCS、天蝎2.0类似，支持（服务器/存储等）节点盲插，方便部署和维护。 可以认为，Project Olympus是传统19英寸EIA-310体系的一个运维优化版。很重要的一点是满足云计算的业

密后才能进行计算和 使用。也就意味着，如果数据在使用时没有被保护的话，仍然有数据泄露和被篡改的风险。 在这个世界上，我们不断地存储、使用和共享各种敏感数据：从信用卡数据到病历，从防火墙配置到地理 位置数据。保护处于所有状态中的敏感数据比以往任何时候都更为重要。如今被广泛使用的加密技术可以用来 提供数据机密性（防止未经授权的访问）和数据完整性（防止或检测未经授权的修改），但目前这些技术主要 被用于 C86 C86 C86 ASID1 ASID1 ASID1 ASID2 ASID2 ASID1 ASID2 ASID2 TLB cache C86 海光CSV：海光安全虚拟化技术 项目位置链接 https://gitee.com/anolis/cloud-kernel https://gitee.com/anolis/hygon-edk2 https://gitee.com/anolis/hygon-qemu 机实施重映射攻击。 应用场景 安全加密虚拟化可以保证最终用户数据的机密性和完整性，可用于实施机密计算，适用于云计算和隐私计 算场景。 12 13 Intel SGX: Intel安全防护扩展 项目位置链接 https://github.com/intel/linux-sgx https://github.com/intel/SGXDataCenterAttestationPrimitives

引人流、汇聚人气，给商业经营带来价值 停车引导系统，核心产品为车位相机和引导屏，通过车位视频检测终端对每个车位进行检测，实时发布余位信息，帮 助用户进场后快速到达空位，准备离场时快速找到车辆停放位置 全高清智能屏 导示系统、商业运营、车位引导三位一体，并结合多媒体广告，提供视频、图文 和声音发布 AI 智能任意分屏，多样布局，视频广告、图片轮播、声音文本等开放式内容发布 配置，任意可视化编辑。 ■ 欠费补缴：查询本帐户欠费记录，在线补缴并对未缴费用持续提醒 ■ 推荐停车场：车主授权当前位置信息，按照自身需求根据价格、位置、剩余停车位等推荐周边停车场，或根据目的地推荐附 近车场 预约停车：针对停车位紧张的停车场，向车主提供预约车位服务，方便车主提前规划出行路线及停车位置 车场导航：实时导航到指定停车场 反向寻车：查找最近一次停车所在停车场和车位号 车主服务平台不仅为车主提 用状态，识别车牌，实时上传至平台。车主出场时，可使用移动客 户自助缴费，并获取电子发票，从而实现路侧停车收费无人值守。 鼎帷咨询 | -14- 一级屏 安装在城市道路 交通流量大的路 口，用于发布关 键区域的停车场 位置以及车位空 余数量，引导车 主规划行车路线， 选择合适停车场。 二级屏 发布周边停车场 信息，指示停车 场名称和方向， 车 位空余数量， 引导车主到达停 车场。 三级屏 安装在停车场入

实验首先从认识量子比特开始，量子态是量子计算的基本研究 对象，在研究中通常使用 Bloch 球的几何模型来表示量子比特状态， 在 Bloch 球模型中，单量子态可以通过球面上一个点来表示，这个 点的位置由两个欧拉角(θ,φ)来表示，Bloch 球的南极和北极点分别代 表量子比特的|0>和|1>状态，而其它点则表示量子比特处于叠加态， 这种方法使得我们可以直观地理解量子态的演化，在实验配套的软 个碱基对。这使得二代测序技术产生的数据量大，需 要的计算资源和存储空间更大。同时，二代测序技术难以解决因为 存在基因重复片段的存在而无法正确进行基因测序的问题。在实际 操作过程中，二代测序技术无法确定重复基因片段的具体位置，从 而导致组装后的基因组长度小于实际的基因组。 量子计算基于量子叠加和量子纠缠原理，具有强大的并行处理 能力，可以有效的解决二代测序需要大量计算资源的问题。但是由 于量子硬件的限制，当前 Optimization,QUBO）问题，并使用 分布式 VQE 算法进行求解。具体的，根据二代测序技术得到的数据 构造德布鲁因（de Bruijn）图，并引入三代测序技术得到的数据来 确定重复基因片段的位置，构造目标函数。最后根据从头组装算法 需要满足组装路径是连续的单路径作为约束条件，并结合目标函数 构造无约束的损失函数。 使用分布式 VQE 算法进行求解，是基于传统 VQE 算法，使用 分布式计算的方式，将大的

22 (7)矿井应建设完善的智能辅助运输系统，运输物资采用编码体系进行集装化管理。采用单 轨吊运输方式，则运输物资装卸、车厢运行实现自动化，点对点运输实现无人驾驶;采用机 车运输方式，则实现机车位置精准定位、无人驾驶和智能调度;采用无轨胶轮车运输方式， 则实现无轨胶轮车的精准定位与智能调度，物资装卸实现自动化，具备条件的矿井，实现 无轨胶轮车的无人驾驶;采用多种运输方式的综合运输方式，则不同运输方式之间的接驳应 智慧矿山解决方案蓝图 1、一套全面感知基础 一套全面感知基础：感知体系是矿山“智慧大脑”的数据源头和基础。内容上可以分为设备、 位置、环境和视频感知，在自动化程度较高的矿井，设备数据主要来源于PLC或者OPC服务； 煤矿开采具有动态变化的特点，要随时在最新的巷道图上获得人、车、物料的实时精确位置； 煤矿安全管理需要掌握瓦斯、一氧化碳、温度、风速等重要信息；加上各类固定摄像仪、巡 检机器人视频监控，实现精准感知。 而5G的小型化和专用化技术及装备尚未普及，实用性、成熟度也有待验证。 3、智能化技术难以适应复杂工作条件 井下采煤、掘进等作业地点环境复杂恶劣，工作空间狭小、存在遮挡物、粉尘水雾漫布、光 照度不足、强电磁干扰、工作位置持续变化，而且一些关键工序如掘进作业需要掘-支-锚- 运-钻各工序协同配合，平均机械化程度仅达到60%（采煤作业可达到95%以上），现有技 术很难支撑连续作业。 4、感知信息的有效利用问题

2024年5G经典案例 5G边缘计算与超大规模云的 性能对比 英国一家大型移动运营商希望在真实场景下测量其5G多 接入边缘计算（MEC）网络与超大规模云解决方案的性 能。公司与思博伦合作，收集多个城市中应用、位置与 网络路径的详细数据，从而深入了解区域及SIM卡级别 的延迟、吞吐量及应用程序性能。这一项目验证了基于 边缘的低延迟优势，但也暴露出网络路由异常（如站点 之间意外的延迟变化），从而展示出对流量路径进行优 随着其部署范围扩大到包括印度、巴西和撒哈拉以南非洲等新兴市场的70多个国家， 并已经拥有超过160个部署点，其得到改善的服务质量（例如140Mb/s的下载速度等） 使得基于速度的资费业务有可能取代无限量服务。频段共享及CPE设备与位置的问题 偶尔会影响性能，并且用户的设备价格仍然居高不下。然而，通过网络拥塞 与负载管理、更多窗式设备以及简化的安装流程， 上述这些问题可以得到部分解决。 通过销售升级与吸引新用户来扩大市场渗透率，为游戏等服务推 全私有边缘分发的安全通信方案。 AI的网络基础设施 即服务（NIAAS） 超级替补 通过5G关键任务一键通（MCPTT）支持的低延迟服务为任务关键型行业优先提供消息、语 音、视频、群组通信与位置共享，这将是一个巨大的潜在收入机会。因为服务于铁路部门的 GSM-R即将在2030年退出历史舞台，这一能力是未来移动通信系统（Future Mobile Com- munications Sys