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5G+工业互联网在钢铁行业的应用研究

5G 与工业互联网的融合发展,进一步加快了我国钢铁行业自动化、信息化的脚步,推动了数字化、智能化的进程。钢铁行业作为传统流程型行业的典型代表,具有工艺过程复杂、生产周期较长、设备规模庞大、劳动力密集等特点。分析了国内钢铁行业的发展现状以及数字化趋势,聚焦钢铁行业生产和管理现状,介绍了 5G+工业互联网在钢铁行业的两大类十余种典型应用场景,为钢铁行业高质量发展提供思路,拓宽视角。

  • 2021-12-22
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建筑智能化未来的技术发展趋势:5G网络通信技术

技术的本质是具有先发优势、跟随效应、良性循环。而我们在日常工作和生活中最常用到的、也是最底层、最基础的支撑技术,就是通信网络。新一代通信技术在‘端到端通信(D2D\M2M通信)、内容分发(内容分发网络)、高数据流量(超密集异构网络技术)’方面的技术突破带来了数字产业发展的红利,新冠疫情的刺激使得数字产业在提振实体经济上站到了更重要的位置。

  • 2021-12-22
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5G+工业互联网通信冗余可靠性研究

5G 是一种针对工业通信场景进行了专门优化设计的新兴移动通信技术,应用了一系列创新性技术,提升移动通信的低时延高可靠性能,以适应工业通信场景更高的网络要求。但在5G技术发展的不同阶段以及不同工业通信应用场景,网络冗余仍然是提高网络连接可靠性的普遍解决方案。为了满足5G在工业互联网中的应用,提出双路5G冗余主从网络、双路5G冗余并行网络、5G+工业以太网冗余主从网络和 5G+工业以太网冗余并行网络4种网络冗余方案,并对其性能和可靠性进行分析,为 5G 在工业通信环境实际部署提供参考。根据生产实际,充分考虑 5G 和现有工业以太网的相对优势,选择最优的 5G+工业以太网融合高可靠网络部署方案。

  • 2021-12-22
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5G MEC行业应用部署方案研究

多接入边缘计算(MEC)是5G 演进的关键技术之一。作为运营商面向2B市场发展的关键抓手,5G MEC可以在靠近行业用户的移动网络边缘提供网络能力。主要介绍了5G MEC的网络特点与行业应用,分析5G MEC的网络能力、网络分流方案与安全方案。

  • 2021-12-22
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工业互联网+5G发展策略研究

工业互联网发展水平与一个国家的国际竞争力强相关,截至2020年我国工业互联网发展初见成效,但商业模式还需要持续探索。首先探索工业互联网定义及发展情况,其次理清工业互联网与5G 关系,然后剖析运营商在工业互联网中的定位,最后提出“工业互联网+5G”背景下的运营商端边云协同方案及网络架构。

  • 2021-12-22
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5G Massive MIMO的优化思路

首先重点介绍了5G Massive MIMO关键技术特征,然后分析了该技术与Pre-5G多天线技术的联系与区别。进一步给出了不同广播波束和业务波束配置条件下5G NR的覆盖能力与用户速率感知情况。最后结合原理分析和测试结论,给出了5G Massive MIMO优化的主要思路,并针对后续优化工作面临的挑战提出了一些建议。

  • 2021-12-22
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成都城市轨道交通智能运维体系研究

随着我国轨道交通的快速发展,地铁作为城市轨道交通发展的主流趋势,近年来开通运营的线路速度日益加快,线网建设规模日益扩大,在当代科技发展这样的大环境下,对地铁维保能力的要求也日益陡增。针对地铁维保专业,我们从运营、设备、管理三大问题展开了研究,面对运维时间压缩、关键设备问题陡增及人员培养等大规模网络运营特征,如何利用科技智能化的手段提升维保工作效率是现阶段迫在眉睫的问题。

  • 2021-12-22
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易用仓库管理软件(易用仓库管理系统)WMS实施方案

仓储管理往往是一个企业最难管、最杂乱的部分。从入货、上架到出库,面对大量的货物规划,对于仓管人员来说都是不小的工作量。而且像找不到货物、货物堆积、或者过期产品堆积仓库时有发生。所以说现在很多数字化企业越来越重视线上管理仓库,如何创建一个可视化、可操控的透明仓库对于企业的管理层和操作人员来说都是一种福音。

  • 2021-12-22
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中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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