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固移融合大数据分析支撑固网宽带精准建设和市场营销

主要介绍固移融合大数据分析方法与应用。通过对移网用户、宽带端口、小区位置等固移数据进行多维度分析，挖掘出网络布局与用户分布差异，作为判断资源需求与用户拓展的依据，指导宽带网络精准规划建设和市场营销，快速提升宽带网络投资效率和有效覆盖水平，提升网络资源整体利用率，推动固移融合协调发展。同时，为更有效的利用网络大数据，提出了规范化、集约化数据源，大数据分析平台建设的建议。

  • 2022-02-13
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楼宇无线网络深度覆盖信息数字化运营平台呈现方案研究

传统的小区楼宇无线网络覆盖信息摸排都是依据人工填写报表的方式反馈，容易导致信息收集效率低、数据杂乱、填写标准不统一等问题，同时采集的信息需要网络专业人员去分析，不能通过平台直观地呈现小区楼宇移网覆盖水平。针对这些问题，基于ADO数字化运营平台能力，构建小区楼宇移网覆盖信息的终端APP采集上传、数据库录入与数字化沙盘呈现的一体化流程方案，从而践行联通网络运营创新，为一线市场支撑、网络运维赋能。

  • 2022-02-13
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智能网联汽车关键技术调研报告

中国的智能网联汽车发展已上升至国家战略层面，发展定位从原来以车联网的概念体现并作为物联网的重要组成部分，向智能制造、智能网联等智能化集成转移。2015年工信部关于《中国制造2025》的解读中首次提出了智能网联汽车概念，明确了智能网联汽车的发展目标：2020年掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术，初步建立智能网联汽车自主研发体系及生产配套体系；2025年掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术，建立较完善的智能网联汽车自主研发体系、生产配套体系及产业群，基本完成汽车产业转型升级。同时，提出重点发展基于车联网的车载智能信息服务系统、公交及营运车辆网联化信息管理系统和装备自动驾驶系统的智能网联汽车领域。

  • 2022-02-13
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下一代智能交通系统的发展趋势

智能交通系统（ITS）和美国的国家公路交通安全管理局（NHTSA）的目标是改善车辆安全，减少事故、伤害和死亡。高级驾驶辅助系统（ADAS）在车辆安全方面发挥着作用。ADAS的目标是为车辆周围提供一个连续的图像环境。驾驶员看到车辆周围的这一景象，就可以做出决定。车辆通信是智能运输系统的一部分，它提供了一种智能的运输方式，以避免事故。随着交通走向互联和自主车辆的环境，通信和数据传输的作用变得很重要。连接的车辆可用于信息娱乐和导航，以确保车辆安全。车对车（V2V）通信允许车辆相互交谈并交换有关位置、行驶方向、速度、制动、驱动状态和其他事实的数据。这些信息被分析并用于避免碰撞。C-V2X（蜂窝-车辆-一切）可以为移动的车辆提供更好的服务质量支持、大范围覆盖和高数据率。C-V2X中的设备对设备（D2D）通信提供高可靠性和低延迟。在5G Rel.16中，C-V2X将成为5G蜂窝网络的一个组成部分，提供更高的容量和覆盖等。今天，老年人/残疾人正在寻找方便和容易使用的驾驶技术。V2X技术将抵消对老年/残疾司机快速应对驾驶环境挑战能力的一些担忧，因为他们不再需要处理大部分的决定。

  • 2022-02-13
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大唐打造DTm-LTE宽带应急专网通信系统

建造安全、可靠且独立的无线宽带专用网络早已成为业界共识，政务网、应急通信、公共安全、社会管理以及各大行业对无线宽带业务、集群类业务以及各类多媒体融合业务的需求日趋强烈。以往无线带宽的瓶颈以及系统复杂且不便携的问题，制约了行业信息化更快的发展。而随着以高速带宽、高集成度、便携机动等为突出特点的4G TD-LTE宽带专网一体化系统的产生，通过无线宽带专网及机动便携的优势与特点，可大幅拓宽业务的应用领域。

  • 2022-02-13
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露天矿山智能网联自动驾驶场景与技术研究

采矿业是我国国民经济的基础和支柱产业，矿山智慧化是当前采矿业发展的重要趋势。目前，国内部分矿山已经建成的自动化、信息化系统等在安全生产过程中发挥了重要作用[1-3]。具体而言，露天矿山作业环境恶劣，危险度高，采用自动驾驶技术不仅能避免或减少对驾驶人员健康、安全的危害或威胁，而且将大幅提升效率、降低成本，更加经济、节能和环保[4]。据澳大利亚铁矿石出口商FMG集团测算，其137台自动驾驶矿车生产效率比传统人工运输提升了30%。此外，露天矿山场景复杂度较公共交通场景相对简单（人员严格管控、矿车行驶限速严格控制、行驶路线相对固定），自动驾驶在露天矿山场景下也相对容易实现。

  • 2022-02-13
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自动驾驶高精度地图——3D道路环境的重建

细化定义的地图，可以描述为对3D道路环境的重建。高精度地图含有大量道路矢量元素信息（车道线位置、类型、宽度等）以及车道周边的固定对象信息（交通信号灯、交通标志、障碍物、路边地标等），形成对路网精确的三维表征（厘米级精度），比如路面的几何结构、道路标示线的位置、周边道路环境的点云模型等。

  • 2022-02-13
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自动驾驶技术——车载芯片的过去、现在和未来

未来，自动驾驶也将逐步完善，又会加入激光雷达的点云（三维位置数据）数据以及更多的摄像头和雷达传感器， GPU也难以胜任，ASIC性能、能耗和大规模量产成本均显著优于GPU和FPGA，定制化的ASIC芯片可在相对低水平的能耗下，ASIC专用芯片将成为主流。

  • 2022-02-13
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