MixIOT-工业互联网的安卓解决方案

电子信息行业属于知识、技术密集型产业，产品细分种类多、生产周期短、迭代速度快，对品质管控、标准化操作与规范化管理、市场敏捷化响应等要求较高。中国电子、华为、中兴等通过工业互联网开展设备可视化管理、产品良率提升、库存管理优化、全流程调度优化和多工厂协同等典型应用探索，一方面通过机器视觉、大数据分析等新技术提升质量管理、设备故障诊断、产品库存管理等环节效率，另一方面通过建设互联工厂实现企业级决策优化和需求敏捷响应。

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工业互联网方案

为加快推动工业互联网产业发展，促进工业和信息通信领域的沟通交流、深度融合，在工业和信息化部的指导下，由中国信息通信研究院牵头联合各领域产学研用相关单位，共同建设工业互联网产业联盟（以下简称“AII”），打造工业互联网产业生态。

2021-12-01
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机械及装备行业工业互联网智能工厂解决方案

程机械行业作为国民经济的重要行业，为建筑、制造、采矿等行业提供生产必需的机械装备和基础工具，具有产品复杂多样、生产过程离散、供应链复杂的特征，同时也面临着生产效率不高、产品运维能力较弱和行业同质化竞争严重等行业痛点。三一重工、徐工集团和中联重科等工程机械龙头企业积极应用工业互联网加快企业数字化步伐。通过工业互联网进行设备预测性维护、远程可视化管理，不仅降低了设备运维成本，提高了生产资源的动态配置效率，还在此基础上延伸出供应链金融、融资租赁等服务模式，实现“制造+服务”，带来新的增长空间。

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基于灰色模型的端口短信预测和垃圾短信治理研究

根据对近年来手机短信和垃圾短信有关数据进行分析，显示端口短信越来越活跃，通过对端口信息和垃圾短信最主要的构成部分商业广告短信息进行相关分析，得出两者具有明显的正相关性。以官方公布的2014-2017年端口短信数量为研究对象，通过构建灰色模型预测我国未来几年内的端口短信将持续增长，商业广告类端口短信将成为垃圾短信治理的重点领域，并提出了垃圾短信预测和治理建议。

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基于流量感知的网络切片资源智能分配方法

针对当前网络切片资源仅考虑时间域请求所导致切片资源分配不合理的问题，采用基于残差-预测框架的流量感知算法来预测网络流量，结合神经网络预测未来的网络负载状态；基于网络负载预测结果，利用VNF技术实现网络切片资源智能分配。实验表明，该方法能够提升虚拟服务功能链数据包调度的端到端时延和CPU利用率。

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5G用户常驻区域预判及网络支撑前置策略研究

针对5G网络发展初期，5G网络大数据平台及智能评估手段尚未完善，无法基于丰富的5G实际数据开展精准网络优化的问题，提出了一种5G用户常驻区域预判及网络支撑前置策略。首先，基于LTE信令大数据平台获取手机终端型号（IMEISV），与信令平台终端类型库进行匹配可获得终端类型及是否支持5G能力。然后，基于关键字段汇聚，获取5G终端分布及数量信息，即实现5G用户常驻区域预判。最后，基于高斯分布拟合LTE网络MR数据获得最佳方位角，开展网络精准优化，实现5G网络支撑前置。经实例验证，该策略能够有效提升用户热点分布区域的网络质量以及5G基站小区的业务量。

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基于最大似然估计与卡尔曼滤波的室内目标跟踪

为了解决室内目标跟踪系统中由于定位误差导致目标运动轨迹波动较大的问题，提出一种基于最大似然估计与卡尔曼滤波的融合目标跟踪算法。首先利用最大似然估计算法预测目标的运动轨迹，然后再利用卡尔曼滤波算法对预测结果进行滤波处理，进一步降低定位结果的误差。仿真结果表明，所提算法的定位误差均值为0.64 m，比通用的最邻近算法性能提升了46.2%，有效提高了系统的精确度及稳定性。

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创新驱动背景下零售企业数字化对经营效率的影响

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