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基于5G的ATG组网形式及容量研究

为满足乘客对空中上网日益强烈的需求,实现地面网络与天基网络的互联互通和优势互补,天地协同组网成为5G移动通信演进的技术方向之一。相比于时延长、成本高的卫星宽带接入,ATG地空通信系统时延短、成本低、速率快,具有良好的应用前景。为研究ATG业务需求,首先基于5G技术分析了ATG地空通信系统的组网形式,然后对飞机位于ATG基站不同位置时3 400—3 500 MHz 5G NR频段的系统容量进行了分析比较,通过分析证明,将3.5 GHz 5G NR频段用于ATG业务能够很好地满足其业务需求。

  • 2021-12-06
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COSMOPlat工业互联网房车行业解决方案

工业互联网网络体系包括网络互联、数据互通和标识解析三部分。网络互联实现要素之间的数据传输,包括企业外网、企业内网。典型技术包括传统的工业总线、工业以太网以及创新的时间敏感网络(TSN)、确定性网络、5G等技术。企业外网根据工业高性能、高可靠、高灵活、高安全网络需求进行建设,用于连接企业各地机构、上下游企业、用户和产品。企业内网用于连接企业内人员、机器、材料、环境、系统,主要包含信息(IT)网络和控制(OT)网络。

  • 2021-12-06
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5G+行车应用解决方案

随着5G技术的演进及成功实践,全球5G正在进入商用部署的关键期,基于5G技术催生的工业互联网新应用、新模式和新业态,将提升产品高端化、装备高端化和生产智能化水平。

  • 2021-12-06
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中药板块2022年策略报告:平稳发展避风港,业绩增长动力强

行业估值较低,关注度持续提升。由于中药板块创新实力相对较弱,估值普遍处于偏低位置,龙头公司净利润稳中有升,不断布局把控力强的新渠道与新产品,同时受到政策的不利影响较小,预计在2022年关注度将提升,带动业绩估值双增长。

  • 2021-12-06
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通达OA集团分布式应用及互联互通方案

通达OA集团分布式应用及互联互通方案

  • 2021-12-06
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通达OA高性能解决方案实例-基于SAN共享存储

通达OA高性能解决方案实例-基于SAN共享存储

  • 2021-12-06
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北京泽佳ERP解决方案白皮书13页

北京泽佳ERP解决方案白皮书13页

  • 2021-12-06
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基于监督学习的VoLTE视频通话感知评估方法

通过Python Scrapy的方法获取终端数据,结合PCA降维和监督学习的方式研究了多个终端指标对用户感知的影响,挖掘不同终端以及指标对VoLTE视频通话感知的影响。结合移动终端领域、计算机软件领域和机器学习中的神经网络优化模型,建立了一个手机设备端硬件指标对VoLTE视频通话重要参数的影响指标体系模型。通过AUC等模型检验指标体系模型,评估模型AUC值达到0.7,验证了该方法的有效性。

  • 2021-12-06
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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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内容交换模块(CSM)一将高级内容交换集成入Cisco Catalyst6500系列,提供了缓存、防火墙、Web服务器和其他网络设备的高性能、高可用的负载均衡。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系,全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点,并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地,同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

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