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移动通信系统切换技术概述

在移动通信系统中,切换已被作为一种关键的技术广泛应用。本文首先对切换过程的基本概念进行介绍,然后依次论述了硬切换、软切换、无缝切换、接力切换和垂直切换的原理、过程及优缺点,并结合这几种主流的切换技术做了比较,并对几种切换技术的优兮做了总结。

  • 2023-11-23
  • 阅读559

智能诊断技术综述

设备故障诊断技术是在电子、计算机技术的发展中产生的一门技术。当 1个系统的状态偏离正常状态时,就称该系统发生了故障,此时系统可能完全也可能部分丧失其功能。故障诊断就是寻找故障原因的过程,包括状态检测、故障原因分析及劣化趋势预测等内容。传统故障诊断技术在分析结构比较复杂的深层次故障时效果不理想,且对操作员能力要求较高;而人工智能技术的发展,则使诊断技术走向了智能化1。由于智能故障诊断技术可模拟人类的逻辑思维和形象思维,将人类各种知识融入诊断过程,故可实现对大型复杂设备的实时、可靠、深层次和预测性故障诊断,获得的诊断信息就能准确地对诊断对象的状态进行识别和预测。因此这一技术也受到了世界各国工程研究人员的普遍重视。目前,随着基于行为的人工智能、分布式人工智能、多传感器信息融合技术以及新理论的提出与发展,故障诊断也获得了新的发展机遇[2].

  • 2023-11-23
  • 阅读373

某区智慧交通顶层设计方案(89页 PPT)

打造国际知名绿色、低碳、高效城区。 要求提高交通系统运行效率、减少交通事故、降低环境污染。 全面建设智慧城市、提升道路交通管理效率、实现某区绿色交通。 不同层面逐步实现交通信息服务,体现为民服务的思想,提升市民生活质量。

  • 2023-11-22
  • 阅读1316
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  • 89页
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企业智能呼叫中心系统建设实施方案(156页 Word)

某车企呼叫中心需要从全外包模式慢慢的回归到自建模式,核心团队由某车企自己搭建。在新服务环境下,传统汽车4S店模式的重投入、回报慢、体验差等问题已经逐渐凸显出来。作为一个新能源汽车新品牌,某车企没有传统汽车服务模式的包袱。随着SOP即将到来,对于用户体验以及车主关系的维护我们需要重新搭建属于某车企自己的呼叫中心,彻底给用户管家式的和提供不添麻烦的服务。

  • 2023-11-22
  • 阅读324
  • 下载2
  • 112页
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IBM:智能网联汽车:在迅猛的数据洪流中抢占先机

Colin 负责捷豹路虎 (JLR) 的 V2X 智能网联汽车技术和全球路线图。他热衷于智能网联汽车技术,致力于与 ADAS、动力总成、信息娱乐以及辅助和自动驾驶团队合作,为捷豹路虎开发和实施解决方案。Colin 也是捷豹路虎在 5G 汽车协会(5GAA) 的代表和董事会成员,该协会是一个跨行业协会,专注于为未来的移动和运输服务开发端到端解决方案。Colin 参与了英国政府的智能网联汽车技术试验和测试计划。

  • 2023-11-22
  • 阅读330
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  • 28页
  • pdf

数据中台应用技术方案(125页 PPT)

数据中台是一套可持续“让企业数据用起来”的机制,是一种战略选择和组织形式,是依据企业特有的业务模式和组织架 构,通过有形的产品和实施方法论支撑, 构建的一套持续不断把数据变成资产并服 务于业务的机制。

  • 2023-11-22
  • 阅读1563
  • 下载9
  • 125页
  • pptx

IDC&新华三:2023融合全光网络白皮书

着数字化时代的到来,如何在一个快速变化的市场环境中有效地进行营销投资,以确保每一笔投入都能带来期望的回报,是企业获得竞争优势的基础。特别是在快消行业,产品的生命周期较短,消费者的购买决策周期更为迅速,这使得营销策略需要更为灵活和及时。

  • 2023-11-22
  • 阅读278
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  • 38页
  • pdf

数字乡村建设与示范项目可行性研究报告

以“产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕”为总体目标,建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制为,围绕生产、生活、生态,以创新工作方式和提升农业农村服务水平为核心,逐步实现生产智能化、经营网络化、管理数据化、服务便捷化。运用信息化技术辅助决策,深化农业供给侧结构性改革,调优农产品结构,调绿农业生产方式,调新农村产业结构,转换新旧动能,形成公益便民服务、互联网+乡村振兴、电子商务与农产品上行体系,推动乡村振兴。

  • 2023-11-22
  • 阅读668
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  • 104页
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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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