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“互联网3.0时代盛宴“系列报告之一-互联网3.0的时代颠覆,物联网的流量重塑

本篇报告的开始,首先要厘清一个概念,即如何定义“互联网 3.0”?回顾互联网的发 展史,互联网 1.0 时代以 PC 互联网为代表,其核心在于内容,海量信息实现互联共享,但 互联网用户被动接受服务商生产的内容;互联网 2.0 时代以移动互联网为代表,核心在于 连接人与人之间的关系,互联互通达到更高层次,去中心化使得用户可以自己生产内容。 时至今日,不少人认为基于大数据的智能化网络服务已将互联网带入 3.0 时代;但也有投 资者认为互联网 3.0 不过是炒作的噱头。在我们看来,互联网 3.0 将不再局限于人与人之 间的连接,而是扩大为“万物互联”,在此基础上生成更大规模的数据、获取更强大的人 工智能,进而推动社会生产力的跃升。

  • 2021-12-08
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LTED2D频偏估计算法及其仿真分析

以LTE D2D为应用场景,提出了一种先估计小数倍频偏、后估计整数倍频偏的估计算法,小数倍频偏估计算法利用D2D同步信号的特殊结构和周期性,优化了估计精度;整数倍频偏的频率估计范围可以按需调整,解决了LTE D2D系统需要估计大频率偏差的问题。给出了算法在AWGN/EVA信道模型下的性能仿真和分析,仿真显示在特定参数配置下所提算法引入的性能损失(相较于0频偏的理想情形)小于1 dB。

  • 2021-12-08
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分场景5G辅载波门限策略研究及实践

在NSA组网下,为提升5G边缘用户的感知速率,开展研究NSA组网架构下辅载波添加门限(B1)与辅载波删除门限(A2)的合理设置,依据现网测试数据和NR覆盖电平的基本要求,同时结合集中开站流程特点,划分为覆盖场景和干扰场景,分别对不同场景的参数设置进行了分析,得出NSA辅载波门限集中开站场景化策略,从而在网络开站源头进行提前优化,为后续在5G全面部署应用下提高优化效率。

  • 2021-12-08
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基于深度自编码器的移动通信基站异常度检测

传统的运维模式已无法满足4G以及5G网络运维的需要,运用人工智能和大数据等新技术,实现主动运维、快速运维和精准运维已成为网络运维发展的新趋势。基站异常检测是新型运维模式的一项重要内容,因此提出一种基于深度自编码器的基站异常度检测方法。首先对故障告警、相关性能KPI以及OMC运维指标分别建立稀疏降噪自编码器模型,然后综合三个模型的结果,对基站进行全面的异常度评测。该方法具有准确性高、评测粒度细、容易实施等特点,经过实际的试点应用,验证了该方法的有效性,为后续网络运维部门进行基站精准巡检以及进一步实现智能运维提供了可靠的数据支撑。

  • 2021-12-08
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物联网+:制造业向智能服务转型的新引擎

这份报告是基于来自农业、汽车、钢铁、航空、造船、航运、电信、电力、 电气、云服务等行业的领先企业,和行业协会与研究机构的管理人员和专家 的调研,以及相关案例研究,探讨了中国制造业如何利用物联网,结合各自 所在的产业和人工智能、区块链等新兴技术开发出基于数据的创新服务,推 动业务增长,希望对读者能开卷有益。

  • 2021-12-08
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工业物联网:智能制造的演进之路

工业物联网(IIoT)往往会被描述成一场以意义深远的方式改变行业面貌的革命。实际上,工 业物联网起源于十五年前富有远见的自动化设备生产商开发的技术与功能。由于全球范围内物 联网标准的创建与成熟需要时间,工业物联网的潜能可能需要另一个十五年才能得以充分发 挥。在此期间,工业领域将历经翻天覆地的变化。好的消息是,借助新兴的工业物联网技术, 终端用户和机器制造商可以最大限度地利用现有在技术与人员方面的投资。在部署工业物联网 解决方案的时候,采取“升级再利用” 的策略比 “淘汰换新”能够实现更好的业务控制。此外,这 种谨慎的方式将使智能制造企业的演进更加高效、安全与可持续

  • 2021-12-08
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城市物联网共享服务平台白皮书

跨界、融合、创新、转型是信息时代产业发展的主旋律, 全球信息经济正处于重塑发展理念、调整战略布局、重构竞 争规则的新阶段。人类社会正在从互联网时代步入物联网时 代,物联网作为产业经济重塑的重要承载方式,在全球范围 内呈现加速发展态势,不同行业和类型的物联网应用广泛普 及和发展成熟 , 推动物联网发展进入万物互联的新时代

  • 2021-12-08
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2017-2018年度沃达丰物联网市场晴雨表

物联网不再是什么新鲜事物。但就其潜力的挖掘而言,仍然处在初级阶 段。如果当前你还未加入物联网的应用行列,你仍然能成为你所处行业 内的物联网先行者,从而获得随之而来的巨大收益。新工具、新技术与 新网络的出现使得建设与管理物联网解决方案比以前更加便捷。

  • 2021-12-08
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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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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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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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