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面向5G演進(jìn)的通信感知一體化技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

通感一體化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）作為5.5G/6G通信系統(tǒng)的核心技術(shù)，通過深度融合通信與感知功能，突破傳統(tǒng)系統(tǒng)的功能邊界，實現(xiàn)頻譜、硬件資源的共享與協(xié)同，推動通信網(wǎng)絡(luò)向多維感知能力演進(jìn)。系統(tǒng)探討了ISAC的核心原理、技術(shù)挑戰(zhàn)及未來方向。技術(shù)層面，ISAC利用無線信號傳輸與反射特性，通過聯(lián)合波形設(shè)計、多站協(xié)同感知架構(gòu)及自干擾消除技術(shù)，實現(xiàn)環(huán)境感知與數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝诤希浒l(fā)展面臨通感波形聯(lián)合優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)資源動態(tài)調(diào)度、多站同步與標(biāo)準(zhǔn)化等關(guān)鍵挑戰(zhàn)。典型應(yīng)用場景涵蓋智能交通、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)及空天海地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，需滿足亞米級感知精度、毫秒級時延及高可靠性等指標(biāo)需求。未來技術(shù)演進(jìn)聚焦四大方向：太赫茲頻段器件與智能超表面優(yōu)化、AI驅(qū)動的通信-感知聯(lián)合框架、意圖驅(qū)動的云-邊-端動態(tài)架構(gòu)以及輕量化安全機制構(gòu)建。通過攻克通感聯(lián)合信息論、能效模型等基礎(chǔ)理論，并推動產(chǎn)學(xué)研協(xié)同驗證，ISAC將加速物理世界與數(shù)字空間的深度融合，成為全域智能網(wǎng)絡(luò)的核心使能技術(shù)。

發(fā)表于：9/16/2025

一種基于混合專家模型的多模態(tài)工單數(shù)據(jù)智能處理方法[人工智能][其他]

智能工單系統(tǒng)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心支撐平臺。當(dāng)前，智能工單系統(tǒng)面臨多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的跨模態(tài)冗余及語義沖突問題，傳統(tǒng)基于單模態(tài)處理架構(gòu)的大語言模型（Large Language Model，LLM）存在關(guān)鍵信息漏檢率高、數(shù)據(jù)清洗效果差的缺陷，嚴(yán)重制約了工單系統(tǒng)智能化發(fā)展。針對該問題，混合專家模型（Mixture of Experts，MoE）可通過動態(tài)路由機制自適應(yīng)分配多模態(tài)數(shù)據(jù)至特定專家網(wǎng)絡(luò)，在提升跨模態(tài)特征融合精度的同時顯著優(yōu)化計算效率?；诖?，提出一種基于混合專家模型的多模態(tài)工單數(shù)據(jù)智能處理方法。首先基于DeepSeekMoE架構(gòu)設(shè)計了一種語義分析模型，以實現(xiàn)跨模態(tài)數(shù)據(jù)的特征解耦與關(guān)鍵內(nèi)容提取。其次提出基于Thinker-Talker的多模態(tài)特征融合架構(gòu)，有效提升冗余數(shù)據(jù)利用率與語義一致性。最后設(shè)計非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)清洗與結(jié)構(gòu)化表單生成算法，完成原始數(shù)據(jù)的降噪清洗與語義增強，輸出符合規(guī)范的結(jié)構(gòu)化工單。消融實驗表明，該方法在私有化數(shù)據(jù)集上的信息提取精度達(dá)92.7%，較傳統(tǒng)工單處理方式的標(biāo)準(zhǔn)符合度提升36.2%，為智能工單系統(tǒng)多模態(tài)數(shù)據(jù)處理提供了可擴展的技術(shù)范式。

發(fā)表于：9/16/2025