头条 GSMA：6G网络所需中频段频谱是当前三倍 日前，代表全球移动生态系统的GSMA发布了题为《2040年愿景：面向未来移动连接的频谱》（Vision 2040: Spectrum for the Future of Mobile Connectivity）的研究报告。 这是一份针对即将到来的“6G”时代频谱需求的全球综合评估报告。报告得出结论：为满足数据、AI赋能型服务及先进数字应用的激增需求，新一代6G网络所需中频段频谱可能达到当前常规可用量的三倍。到2035年至2040年，各国平均需2-3GHz中频段频谱，以满足高需求城市地区的移动网络容量需求，其中高需求国家则需2.5-4GHz。 最新资讯 信息技术+工业自动化助力中国智造 随着“工业4.0”、“互联网+”等新概念的出现，中国制造业开始掀起智能化发展的新浪潮，信息技术与工业自动化的融合成为新时代技术发展的标志。 发表于：11/16/2015 车联网商机将在2018迎来大爆发 车联网大商机3年内引爆！毛揆前（12）日大力支持我国发展车联网，推动车路整合，开创数位经济商机。明年交通部运研所将力邀资通讯、车辆及整合服务等产业加入测试平台，形成车联网产业供应链，将为下阶段车辆产业发展带来革命性变革。 发表于：11/16/2015 智能家居进入寻常百姓家还要多久 早在10年前，智能家居概念就引入了国内市场，直到现在国内智能家居还没有进入寻常百姓家，发展的远不如国外市场。2014年，国内不少厂商轮番发布智能战略和智能新品，智能家居市场热潮才开始升温。 发表于：11/16/2015 【工业4.0】产业升级是循序渐进的过程 产业智能化的确是世界主要国家都认可的发展方向，但炒作之外，人们需要明白工业生产升级是循序渐进的过程，并非一蹴而就，也无法实现如互联网某些领域一样的跳跃式发展。完成这种变革需要更耐心的探索和努力。”中国社会科学院工业经济研究所副研究员黄阳华在接受专访时对记者表示。 发表于：11/13/2015 你在看电视 不 电视也在看你 根据国外媒体报道，最近来自一封美国非盈利性网络媒体ProPublica的报告，这个以跟踪调查为主的报道媒体披露说，智能电视机生产商Vizio会利用其智能电视自动对用户观看习惯进行数据收集，并与广告主分享数据，而用户的偏好数据大多同时会和手机或其他移动设备关联。 发表于：11/13/2015 20件事！ 让你知道大数据不为人所知的事实 如今，大数据早已是科技行业的热门话题，大数据也从以往被热炒到了被重视，包括政府在内的各行业机构与企业都已大力发展大数据产业，都希望能在“得数据者得天下”的未来提前布局并占有一席之地。 发表于：11/13/2015 医疗可穿戴设备的两大症结 可穿戴设备是国内互联网医疗的重要领域。可穿戴设备是佩戴或植入人体表面或者内部的电子或智能计算设备，属于物联网范畴。目前，国内健康可穿戴设备主要应用在慢性病、养老监护、妇幼、智能运动服装等领域，分为运动健康和医疗可穿戴设备两类。国内可穿戴设备厂商一般采取两种商业策略，一种是自研硬件和应用App，主导销售、推广以及后期数据挖掘；另一种是自研硬件，借助微信、苹果Health Kit等健康数据平台推广，获得后期收益。 发表于：11/13/2015 高通和中兴通讯签订全新3G/4G许可协议 Qualcomm Incorporated宣布与专为移动互联网提供电信科技、企业科技和消费科技解决方案的主要国际供应商中兴通讯股份有限公司（ZTE Corporation）签订全新的全球3G/4G许可协议。许可协议包含了与Qualcomm于2015年2月向中华人民共和国国家发展和改革委员会所提交整改措施相一致的条款。按照协议条款，Qualcomm授予中兴通讯开发、制造和销售3G与4G产品的付费专利许可，这些产品例如智能手机、模块和基础设施设备，包括在中国境内销售并使用的3模（LTE-TDD、TD-SCDMA和GSM）智能手机。 发表于：11/13/2015 基于BA模型的微博谣言传播机理研究 基于BA无标度网络模型，融合微博用户网络的特征，构造一种微博谣言传播网络模型。提出一种新的SIR（susceptible-infected-removed）模型，通过数值仿真探讨微博谣言的传播动力学行为。研究表明，当微博用户规模以及节点间新建连接数量不断增大时，微博谣言的最终感染程度显著增大，网络的传播临界值却大幅降低。研究还发现，拥有较大吸引度的节点比例以及微博用户之间添加反向关注的概率基本不影响谣言的传播特性。 发表于：11/12/2015 一种基于云计算的大图高频模式挖掘算法 现有的图挖掘算法在云环境下难以有效地进行大规模图形的高频模式挖掘。为此，对SpiderMine算法做了改进，提出一种基于云的SpiderMine算法（c-SpiderMine）。该算法首先利用最小切割算法将大规模图形数据分为多个子图，使分区/融合成本最小，然后利用SpiderMine进行模式挖掘，显著降低了大型模式生成时的组合复杂度。最后采用一种模式键函数来保存模式，以保证所有模式可被成功恢复和融合。基于3种真实数据集的仿真实验结果表明，c-SpiderMine可高效挖掘云环境下的前K个大型模式，在不同数据规模和最小支持设置条件下，c-SpiderMine在内存使用和运行时间方面的性能均优于SpiderMine。 发表于：11/12/2015 «…2480248124822483248424852486248724882489…»
