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面向5G演進的通信感知一體化技術研究[通信與網絡][通信網絡]

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，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，實現頻譜、硬件資源的共享與協(xié)同，推動通信網絡向多維感知能力演進。系統(tǒng)探討了ISAC的核心原理、技術挑戰(zhàn)及未來方向。技術層面，ISAC利用無線信號傳輸與反射特性，通過聯(lián)合波形設計、多站協(xié)同感知架構及自干擾消除技術，實現環(huán)境感知與數據傳輸的高效融合，但其發(fā)展面臨通感波形聯(lián)合優(yōu)化、網絡資源動態(tài)調度、多站同步與標準化等關鍵挑戰(zhàn)。典型應用場景涵蓋智能交通、工業(yè)互聯(lián)網及空天海地協(xié)同網絡，需滿足亞米級感知精度、毫秒級時延及高可靠性等指標需求。未來技術演進聚焦四大方向：太赫茲頻段器件與智能超表面優(yōu)化、AI驅動的通信-感知聯(lián)合框架、意圖驅動的云-邊-端動態(tài)架構以及輕量化安全機制構建。通過攻克通感聯(lián)合信息論、能效模型等基礎理論，并推動產學研協(xié)同驗證，ISAC將加速物理世界與數字空間的深度融合，成為全域智能網絡的核心使能技術。

發(fā)表于：9/16/2025

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

智能工單系統(tǒng)是企業(yè)數字化轉型的核心支撐平臺。當前，智能工單系統(tǒng)面臨多源異構數據的跨模態(tài)冗余及語義沖突問題，傳統(tǒng)基于單模態(tài)處理架構的大語言模型（Large Language Model，LLM）存在關鍵信息漏檢率高、數據清洗效果差的缺陷，嚴重制約了工單系統(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)路由機制自適應分配多模態(tài)數據至特定專家網絡，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?；诖耍岢鲆环N基于混合專家模型的多模態(tài)工單數據智能處理方法。首先基于DeepSeekMoE架構設計了一種語義分析模型，以實現跨模態(tài)數據的特征解耦與關鍵內容提取。其次提出基于Thinker-Talker的多模態(tài)特征融合架構，有效提升冗余數據利用率與語義一致性。最后設計非結構化數據清洗與結構化表單生成算法，完成原始數據的降噪清洗與語義增強，輸出符合規(guī)范的結構化工單。消融實驗表明，該方法在私有化數據集上的信息提取精度達92.7%，較傳統(tǒng)工單處理方式的標準符合度提升36.2%，為智能工單系統(tǒng)多模態(tài)數據處理提供了可擴展的技術范式。

發(fā)表于：9/16/2025