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5G基站节能策略

通信业务一般具有较明显的业务特征,应针对不同的覆盖场景、网络制式、站址布局、设备配置选取不同的节能策略。针对基站节能场景进行了研究,采用两步聚类法对某运营商5G基站小区进行了聚类分析,提出了基站小区节能指数与节能场景推荐策略,并结合基于二阶泰森分割的流量预测,根据三个判决条件决定采用何种节能策略,并将该方法应用于实践,结果表明,在5G建网初期采用该方法预计基站小区平均节电10%~20%。

  • 2021-12-08
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建筑装饰-装饰物联网,装饰行业的下一个风口

城市化进程的加快,使城市被赋予了前所未有的经济、政治和技术的权利,城 市被无可避免地推到了世界舞台的中心,发挥着主导作用。与此同时,城市也面临 着环境污染、交通堵塞、能源紧缺、住房不足、失业、疾病等各方面城市病的挑战。 在新环境下,如何解决城市发展所带来的诸多问题,实现可持续发展已经成为城市 规划建设的重要命题。在此背景下,“智慧城市”成为解决城市问题的一条可行道路, 也是未来城市发展的趋势。

  • 2021-12-08
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收购中兴物联完成物联网拼图,PPP模式打造智慧城市

通过多年布局,公司已形成公共安全事业群及物联网事业群两大业务体系。公共安全事业群由平安城市、 执法监督、智能交通、信息安全、警务信息五大业务组成。物联网事业群主要包括无线通信模块、车联网、电 子车牌、传输动力环境监控、金融安防、铁路行车安全监控等。

  • 2021-12-08
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X-Model传播模型3D仿真在5G室内外协同规划中应用与研究

5G移动通信网络的高频段、Massive-MIMO天线、3D网规部署场景对网络规划的仿真精度提出更高要求,传统Racye射线传模存在场景定义量化难、数据采集成本高的弊端。为解决此问题,引入X-Model自适应模型,首先通过场景自适应算法得到每个仿真小区在传模库中最匹配该场景的Rayce传模参数,之后采用Min-Max归一化算法进行源场景特征提取,对场景进行自动化识别,最后在商场、写字楼等场景下对X-Model仿真准确性进行验证和评估。验证表明,X-Model传播模型仿真效率优势明显,更适合5G移动通信网络仿真。此外,评估结果可以作为指导5G室内覆盖建设优先级及室分系统精细化设计的参考。

  • 2021-12-08
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收购中兴物联,推进“公共安全+物联网”战略布局

讯美电子一 直专注于银行领域的安全防范系统建设,从一家区域性安防监控企业成长为全国性的大型联网监 控集成商,是我国金融安防领域接入视频路数最多的软件公司、目前唯一实施全国范围银行监控 联网的大型视频物联网高科技企业。通过专业的售前、售中和售后服务体系,讯美建设并经营了 全球最大规模的银行视频网络,单网逾 60 万路,客户数逾 5 万户。接入过的视频规模超过 100 万路。在中国金融安防系统的建设上,已取得技术和市场的领先地位。

  • 2021-12-08
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基于4G/5G协同的高密重载场景网络规划方法

高密重载场景一般具有4G业务量巨大、网络负荷持续高位、建筑结构复杂等特点,信号覆盖和干扰控制难度极大,同时还需考虑5G终端渗透率快速提升,如何有效进行4G/5G协同网络规划是亟需解决的问题之一。基于此,在大量的现场测试基础上,给出了高密重载场景下的4G/5G协同网络规划方法,并以具体实例进行分析,通过现场测试验证了该方法的有效性和科学性。

  • 2021-12-08
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公共安全和物联网精准布局,助力长期发展

2016年 11月 30日,高新兴以 9,258.30万元受让努比亚持有的中兴物联 11.43% 的股权。加之本次收购的股权,高新兴将直接持有中兴物联 95.50%的股权, 其余 4.50%将由中兴通讯持有。中兴物联将成为高新兴的控股子公司并纳入合 并范围,高新兴的资产、业务规模均将得到大幅提高,盈利能力也将持续增强。

  • 2021-12-08
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5G与Wi-Fi接入的网络融合发展分析

随着运营商全力加快对5G移动网络的部署,5G在商业楼宇、工业生产或其他室内应用场景与Wi-Fi无线局域网接入融合将成为实现5G端到端商业部署的关键环节。分析了3GPP Release 15以及Release 16关于5G网络与Wi-Fi接入融合的标准演进和关键技术,然后对于网络融合中的技术挑战进行了探讨和评估,最后对5G与Wi-Fi网络融合的社会应用进行了前景展望。

  • 2021-12-08
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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2026年中国工业具身智能行业发展研究报告

工业具身智能的兴起,源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产,走向多品种、小批量、柔性化生产,传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时,多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步,为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此,工业具身智能并非简单新增一种机器人品类,而是围绕真实 工业任务,将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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