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边缘计算助力工业互联网创新发展

近年来边缘计算的热度达到了一个前所未有的高度,今天前面的几位来自各个领域的专家从不同角度介绍了边缘计算的发展态势,这正是边缘计算非常火的一个原因,它是跨场景、跨领域的共性技术,广义概念覆盖非常广,所以运营商、互联网厂商,不同产业阵营都在做边缘计算。而工业、交通、农业等不同行业也都在用边缘计算。可以说边缘计算受到了产、学、研、用各方的高度关注。

  • 2021-12-31
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基于大数据分析的银行报表系统的设计与实现

数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

  • 2021-12-31
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大数据模型分析平台下的数据溯源关键技术研究

对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

  • 2021-12-31
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基于大数据的风功率预测模型优化研究与实现

大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

  • 2021-12-31
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基于大数据的无线通信技术进展

随着各类丰富的移动应用普及, 可以预见, 未来的无线通信系统将需要满足更为苛刻的服务要求, 为无线通信技术的发展带来挑战. 另一方面, 大数据在众多领域的应用取得了令人瞩目的成功. 大数据如何赋能无线通信成为学术界和工业界关注的焦点. 本文是作者团队对所承担的国家自然科学基金“无线通信大数据基础理论与技术研究”重点项目群的研究和实践结果的总结. 具体地, 首先分析了无线大数据的来源和特征, 然后构建了与之匹配的无线知识学习范式、智能无线网络框架以及跨地域、跨机构、多用途、一体化的无线大数据平台, 最后提出并验证了基于大数据的无线传播环境分析、无线传输以及无线接入技术, 从而为基于大数据的无线通信技术的进一步发展提供基础理论支撑和应用范式.

  • 2021-12-31
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5G军事应用的关键技术与初始应用领域分析

实现国际电信联盟(ITU)IMT-2020愿景的5G规范和技术代表了国际移动通信(IMT)标准的范式转变。5G将在许多领域取得技术突破,尤其是在空中接口层面。随着第一个5G网络的推出,包括军方在内的许多参与者都对5G给予了极大关注。与任何突破性技术一样,5G技术易引发大量炒作和错误认识。

  • 2021-12-31
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5G发展的五大动力和四大挑战

从技术角度看,5G是在4G通信技术基础上继续发展的产物,本质上只是技术的变革,而非革命。5G涉及的核心技术,主要包括无线技术和网络技术两大类。无线技术方面,主要包括Massive MIMO,超密集组网(UDN),D2D,灵活双工/全双工,新型多址技术,新型编码调制,高频段通信等。网络技术方面,主要包括网络切片(Network Slicing),移动边缘计算(MEC),SDN/NFV,C-RAN架构等。

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基于全生命周期基础网络服务的探索与创新

随着移动通信、互联网、物联网的纵深发展和爆炸式增长,用户对移动通信网络的带宽覆盖、质量等要求越来越高。同时,用户的业务需求和无线通信技术在飞速发展,通信设备更新换代、基础网络规模日渐增长、基础网络结构日趋复杂,当前处于2/3/4G多网络并存,5G即将进入商用阶段,运营商通信的基础网络在规划、建设、运维、优化服务上存在前所未有的挑战,面临着“网络覆盖广、空间跨度大、专业涵盖多、协调工作杂、过程监控难、管理成本趋高”等一系列难题。

  • 2021-12-31
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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