结合大数据及机器学习的发展与实践，以安徽省O域MDT、XDR、MR、无线数据为基础，结合实践给出了有效提升MR定位准确率方法，创新使用的四摸法定位算法实现指纹定位提升定位精度能力，同时实现了关联后数据的切片化。基于关联数据提出了面向网络、面向客户的创新应用场景与方向，最后给出了网优应用案例，验证了网优大数据应用前景。
针对移动网小区KPI数据的特点，提出一种基于变分自编码器（Variational auto-encoder, VAE）的异常小区检测方法。该方法利用异常小区KPI数据在通过变分自编码器编码与解码过程中所产生的较大波动来实现异常检测。实验结果表明，该方法在样本不平衡的情况下，通过合理设置重构误差阈值，能准确地检测出异常小区，实现异常小区的机器判读。
随着VoLTE业务的迅速发展，上行链路受限问题对语音质量和用户感知的影响越来越严重，实现对VoLTE上行受限程度的精准量化分析已成为亟待攻克的难题。通过深入研究，本文提出了一种基于路损差值来精准量化VoLTE上行受限程度的方法，并基于PHR指标给出了实际网络中VoLTE上行受限问题的统计性量化和评估方法，同时结合计算机平台及其他网络性能参数，最终实现了对VoLTE业务上行受限问题的精准识别、自动分析及优化方案输出。经实际测试验证，该方法可明显提升VoLTE上行受限区域内的语音质量。
本文主要是中国联通青海分公司针对青藏高原山区和牧区网络广、深度覆盖不足的短板，通过充分挖掘网络冗余资源，向网络做减法要收益，利用功分技术和功率增补相结合的方法，筛选出利用率低的山区和牧区站点进行功分应用，不仅有效解决了网络冗余资源，而且显著提升了网络的广深度覆盖问题。节约了大量的设备投资及能耗成本，为网络线降本增效工作带来了巨大的经济效益。
随着MDT数据的日渐成熟，结合网优工作的多样性、及时性及广泛性需求，以面向服务优化为基础，提出了借助互联网手段对MDT数据的探索及应用，MDT数据分析平台应运而生。本文介绍了MDT数据分析平台的概念及特征，详细分析了MDT数据分析平台的相关核心服务及实际应用例举，重点研究了MDT数据分析平台体系结构及平台的构建。最后结合案例分析，进一步对MDT数据分析平台的使用进行了研究。
广西联通基于前期积累的网络优化经验，积极探索机器学习、软件编排等技术，开发了“重点业务感知监测分析机器人”，从数据自动获取与数据处理、感知问题预测、智能定界分析、报告智能撰写输出、邮件推送这五大过程来智能洞察并优化重点业务感知，其应用效果显著，实现了网络优化从传统的“人工分析”到“智能分析”模式的变革，为未来的网优智能化进行积极探索。
以家庭安防业务的上云实践来展开。智慧家庭运营中心承担中国移动家庭安防业务（“移动看家”）的研发和运营工作，家庭安防业务提供典型的“硬件+权益+服务”型产品，为用户提供场景化的视频监控、智能告警、亲情对讲等服务，致力于成为最大的数字家庭安全看护方案提供者。
研究了下倾角动态迭代寻优算法、天馈最佳方向角定位算法和图像识别精灵算法。倾角寻优通过电子下倾方案迭代，遍历所有倾角组合，找出小区弱覆盖栅格占比、质差栅格占比与导频污染栅格占比综合得分最小的天馈倾角优化方案，与高斯分布模型算法得出的天馈最佳方向角，形成天馈调整脚本；进而驱动图像识别精灵机器人，实施网管远程天馈调整动作。构建天馈闭环管控系统，实施天馈自动化闭环评估优化。经验证，原有越区覆盖、质量得到有效改善。本方法快速、有效、便捷，适用于匹配5G权值快速优化的4G/5G网络覆盖质量联合优化。
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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
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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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