頭條 特朗普宣稱將拍賣600MHz頻段 日前，美國總統特朗普在其創辦的社交媒體平臺“真實社交”（Truth Social）上發文稱，將釋放600MHz頻段頻譜用于拍賣，“讓美國再次偉大”。 特朗普宣稱，此舉將助力美國“保持在Wi-Fi、5G和6G領域的全球領先地位，讓每一位美國人連接到世界上最優質的網絡，同時確保網絡安全。”此番表態再度引發業界廣泛關注。 最新資訊 華為發布四大F5G-A光聯接及感知解決方案 3月3日，MWC2025巴塞羅那期間，華為發布四大F5G-A光聯接及感知解決方案，并分享光產業“三進三退”最新進展，攜手全球客戶伙伴，持續光技術創新，加速行業智能化。 發表于：3/5/2025 2024年全球物聯網模塊出貨量同比增長10% 3月4日消息，根據 Counterpoint 最新發布的《全球蜂窩物聯網模塊和芯片追蹤報告》，2024 年第四季度全球蜂窩物聯網模塊出貨量同比增長 10%，市場從 2023 年的低迷態勢中強勢反彈。這一復蘇主要得益于中國和印度市場的強勁需求，充分彰顯了物聯網生態系統的韌性以及不斷演變的市場動態。 發表于：3/4/2025 谷歌硅光子芯片實現無電纜數據傳輸 3月4日消息，據報道，谷歌旗下“登月工廠”（Moonshot Factory）實驗室近日發布了Taara高速輕型互聯網芯片，這款基于硅光子技術的芯片，能夠利用光在空氣中傳輸高速數據，為無線通信領域帶來革命性突破。 發表于：3/4/2025 中信科移動《2030移動信息網絡十大趨勢》震撼發布 3月3日，在西班牙巴塞羅那舉行的2025年世界移動通信大會（MWC2025）開幕首日，中信科移動聯合無線移動通信全國重點實驗室（中國信科）隆重發布了《2030移動信息網絡十大趨勢》白皮書。這一重磅發布不僅展現了中信科移動在通信技術領域的深厚積累與前瞻視野，也為全球移動通信行業的未來發展指明了方向。 發表于：3/4/2025 GSMA發布《2025年移動經濟報告》 3月3日，全球通信行業的“風向標”——2025年世界移動通信大會（MWC2025）在西班牙巴塞羅那開幕。本屆大會以“Converge. Connect. Create.”（匯聚·連接·創造）為主題，重點關注5G在加速數字化轉型中的作用，以及AI、先進連接與可持續性日益融合的關鍵行業主題。 發表于：3/4/2025 MWC2025華為聯合客戶發布全球行業數智化轉型樣板點 MWC巴塞羅那2025期間，華為舉辦行業數智化轉型峰會，邀請全球客戶、伙伴等業界同仁，共同探索行業數智化的創新實踐。期間，華為聯合全球各行業客戶，面向71大場景，發布83個全球行業數智化轉型樣板點。同時，華為聯合伙伴發布公共事業、政務、教育、金融、電力、交通、油氣、化工、零售等十大行業數智化解決方案。 華為提出促進行業數智化轉型加速落地的四條關鍵路徑 發表于：3/4/2025 工業自動化中的 Raspberry Pi：簡化經濟實惠的邊緣計算 工業自動化系統是由電子元件組成的復雜集成體系，旨在控制和監測工業流程。 發表于：3/3/2025 甘肅地震信息系統國產化研究與實踐 在當前甘肅地震信息系統上，深度應用新一代云計算、軟硬件、網絡安全等技術，從基礎硬件環境層對系統進行國產化技術適配探究，自底向上整合運行支撐、管理層等架構設施，提出該系統的國產化方案。結合地震業務開展系統適配測試，結果顯示新環境與原X86架構的Red Hat操作系統、PostgreSQL數據庫及Tomcat中間件性能相當，具備安全、穩定、高效運行能力。該研究可為行業系統國產化、實現自主安全提供有益參考。 發表于：3/3/2025 基于雙模態融合的ZigBee設備識別方法 智能家居為人們日常生活帶來便利的同時，也帶來了隱私安全風險，智能傳感器能夠不斷收集周圍環境的信息，并通過無線通信遠程傳輸數據。為了保護用戶的隱私安全，提出了一種基于雙模態融合的ZigBee設備識別方法。首先，通過空中接口被動捕獲智能家居設備ZigBee流量數據；然后，對設備流量進行分片處理，在文本模態下提取加密流量的時序、長度等特征信息，在圖像模態下提取流量圖像的高維特征；最后，融合加密流量的文本特征和圖像特征，構建基于雙模態融合的設備類型識別模型。通過對5個廠家15個設備的實驗結果表明，即使設備的無線流量被加密保護，該方法在ZigBee設備識別準確率上達到99%左右，能夠有效地識別用戶身邊的智能傳感器，保護用戶的隱私安全。 發表于：3/3/2025 基于神經網絡的大型無人值守風電場網絡安全監控技術研究 大型無人值守風電場作為清潔能源的重要組成部分，其網絡安全不僅關系到風電場的穩定運行，還直接影響到整個電力系統的安全。研究基于神經網絡的大型無人值守風電場網絡安全監控技術，以提高風電場的網絡安全防護能力。首先分析了大型無人值守風電場的網絡安全威脅，包括外部攻擊、內部泄露、設備故障等。針對這些威脅，設計了基于神經網絡的網絡安全監控模型，該模型能夠實時監測風電場的網絡流量、設備狀態等關鍵信息，并通過深度學習算法對異常行為進行識別和預警。為了驗證模型的有效性，在模擬風電場環境中進行了實驗，結果表明，該模型能夠準確識別出多種網絡安全威脅，并提前發出預警，為風電場的網絡安全防護提供了有力支持。 發表于：3/3/2025 ?…18192021222324252627…?
