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IMT2020-5G网络架构白皮书

随着5G研究的全面展开并逐步深入,业界就5G场景形成基本共识:面向增强的移动互联网应用场景,5G提供更高体验速率和更大带宽的接入能力,支持解析度更高、体验更鲜活的多媒体内容;面向物联网设备互联场景,5G提供更高连接密度时优化的信令控制能力,支持大规模、低成本、低能耗IoT设备的高效接入和管理;面向车联网、应急通信、工业互联网等垂直行业应用场景,5G提供低时延和高可靠的信息交互能力,支持互联实体间高度实时、高度精密和高度安全的业务协作。

  • 2022-07-20
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VR、AR行业深度研究:5G助力云VR规模化,视频业务率先落地

随着 2019 年 5G 大幕开启,“5G 云 VR”概念成为焦点,9 月华为发布“颠覆式 VR 眼镜”—— Huawei VR Glass,进一步推动沉寂了两年的 VR 市场重新迎来市场关注,2019 年也被看作继 2016 年后新的 VR 元年。

  • 2022-07-20
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安徽《支持5G发展若干政策》皖政18号

为抢抓新一轮科技革命和产业变革机遇’加快提升我省5G网络基础设施水平’深化5G在经济社会各领域的应用’培育壮大5G战略性新兴产业’赋能现代化五大发展美好安徽建设’制定以下政策°

  • 2022-07-20
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百舸争流,产业链协力推进5G生态成熟_2019-02-22_平安证券

5G 作为新一代通用目标技术,将与大数据、云计算、人工智能一起全面融入和改变社会各行各业。 5G 包括三大应用场景:eMBB(高速移动宽带)、mMTC(海量物联网链接)和 uRLLC(低延迟高可靠性链接)。

  • 2022-07-20
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打破神话周围的神话消费者的5G价值:5G消费者潜力

关于5G对消费者价值的讨论大多是由两极分化的观点和神话所驱动的。在本报告中,我们的目标是破坏神话并揭示其在消费者现实中的潜力。

  • 2022-07-21
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大唐电信-5G发展路线和关键的技术

LTE-U 主要是解决当前网络速率、容量跟用 户设备对需求的矛盾,方案就是用3gpp的 LTE-A 载波聚合( Carrier Aggregation )方 案,载波聚合的需求就是频谱,而授权的频 谱不够用怎么办,那就用未授权的,所以在 R13中提出了这个解决方案,即使用授权的 频谱作为主载波,使用非授权的5G频谱做为 辅载波,达到载波聚合的效果,从而实现速 率和容量的提升

  • 2022-07-21
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大唐移动—5G业务应用白皮书

作为新一代移动通信技术的主要方向,5G(第五代移动通信)不仅能够大幅提升移动互联网用户的高带宽业务体验,更能契合物联网大连接、广覆盖的业务需求,是未来移动通信市场的重要增长点,也将成为业务创新的重要驱动力。

  • 2022-07-22
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20210922-头豹研究院-2021年中国消费领域区块链技术应用现状分析

2021年中国消费领域区块链技术应用现状分析,2021年中国消费领域区块链技术应用现状分析,2021年中国消费领域区块链技术应用现状分析,2021年中国消费领域区块链技术应用现状分析

  • 2022-08-15
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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