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6G业务白皮书

本白皮书重点阐述了 6G 的六大场景及其典型业务案例,并深入剖析了典型业务的发展历程、应用场景、关键技术等方面的内容,以期更加全面深入地展示 6G 的应用前景和潜力。通过发布《中国联通6G 业务白皮书》提出“3+6+X”6G 未来全景视图,其中“3”代表三类需求,“6”代表沉浸式通信、超大规模通信、极高可靠低时延通信、人工智能与通信的融合、感知和通信的融合、泛在连接六大 6G场景,“X”代表六大 6G 场景下多元化的典型业务案例。讨论这些场景是为了更好地理解它们的应用价值、技术挑战和商业机会,为未来在场景中的实践提供指导和支持。

  • 2023-07-14
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铁路信号设备智能运维综合管理平台研究

铁路信号设备智能运维综合管理平台研究介绍

  • 2022-05-13
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【A002】抄表-掌上智慧校园解决方案-菲达斯

【A002】抄表-掌上智慧校园解决方案-菲达斯

  • 2022-01-03
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5G智慧工地解决方案

“5G智慧工地”服务可实现多项落地突破,关注工地上人、机、料、法、环、测六要素,运用“一通、多能、四驱动”架构,采用5G网络无死角覆盖,并通过5G实名制双防监管系统、5G便携巡检、5G远程协作、5G双360度空间立体实时监控系统、5G智慧信息岛、多维安全监控系统、5G作业面监管系统、5G+智慧图纸技术等应用模块,结合人工智能、区块链、云计算、边缘计算、大数据等新兴技术开启5G创新应用,实现全方位智慧工地管理。下文推荐联通5G智慧工地建设方案,供参考。

  • 2021-07-21
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预估模型的遗传算法在WRSN中的充电调度研究

高效充电调度问题一直是无线可充电传感器网络研究的关键之一。 针对该问题,提出一种 基于充电路径预估模型的遗传算法。 该算法能够有效地完成充电任务从而使得传感器及时得到充电 服务。 算法包含了充电路径预估模型、染色体结构、选择、交配以及变异操作这几部分的设计。 仿真 结果表明,与 EDF、REDF 和 NJNP 相比,该算法有效地提高了网络的性能。

  • 2021-04-17
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特权访问的安全威胁与解决之道

企业数字化转型 :应用系统变得越来越多,数据变得越来越重要 向云的转变:IT环境变得越来越复杂 DevOps生态的建设:DevOps工具变得越来越多 打通信息孤岛: 系统之间的交互变得越来越多

  • 2021-04-24
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ZigBee技术在田间水环境远程监测系统中的应用

ZigBee技术在田间水环境远程监测系统中的应用ZigBee技术在田间水环境远程监测系统中的应用

  • 2022-01-12
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机械加工行业数字化车间规划与方案

该系统平台的各种硬件通过以太网联接,基保 装配线、机器人、数字化检测设备、RFID、传感器等通过PLC接入以太网,其状态监控通过OPC服务器完成;加工设备通过MDC接入以太网并实现数据采集和状态监控;立体仓库、监控大屏、标签打印机和工作站等直接接入以太网。

  • 2021-05-14
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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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