5G组网与部署探讨

5G即将正式商用，5G网络部署与演进已经成为运营商迫切且需要认真思考的问题。分析了5G核心网络和无线网络的架构特点，通过综合评估和分析，提出了中国电信5G网络架构建议和以“省层面集中部署控制云、CU/DU合一”为核心的5G网络部署建议。

2021-06-28
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人工智能技术驱动下的新一代智能家居

智能家居控制系统设计与实现人工智能技术驱动下的新一代智能家居

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一种5G网络切片的编排算法

网络切片是基于SDN／NFV的5G网络架构实现按需组网的一种重要技术。通过分析5G主要场景，提出了SDN／NFV架构下一种基于GA—PSO优化的网络切片编排算法。该算法利用粒子群算法能够快速收敛于全局最优解的特性，设计网络切片性能的评价函数。并且利用遗传算法快速随机搜索的能力，实现对网络切片的更新和优化，利用粒子群追逐局部最优解与全局最优解得到最优网络切片。仿真实验结果表明，该算法能够实现对多业务场景网络切片的个性化创建，充分发挥SDN的集中控制方式的优点，在降低网络能耗的同时，提高网络资源利用率。

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5G时代教育面临的新机遇新挑战

人类社会正在迈向5G时代，5G和人工智能等新一代信息技术构成的智能互联网将引发新的信息技术革命。当前，5G技术与产业快速发展，将催生智慧教育新生态，为未来教育带来新机遇新挑战。5G具有超高数据速率、大规模连接、低时延、高可靠性等技术特征，在教育领域具有广阔的应用前景，能够优化智慧学习环境，提升学习体验。我国教育未来将面临如何利用国家5G发展战略加快5G教育创新应用研发、依托5G技术提升教育信息化基础设施、凭借5G泛在虚实融合场景延展教育教学空间、借力在线教育优势和经验优化资源配置并促进教育均衡等四大战略机遇。同时，也面临应用场景拓展、师生自然互动、隐私和数据安全、专业人才缺乏、教育治理优化等五大战略挑战。5G时代的教育发展需要加强5G教育应用场景探索、加强5G测试环境建设和5G集成技术研发、加快5G基础设施部署和5G公共服务平台构建，以及加快5G技术知识传播，尤其要重视5G技术促进乡村教育发展的部署。

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中国农业物联网及“互联网农业”进展

中国农业物联网及“互联网农业”进展，农业高科技进程

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基于时间自动机的温室环境监控物联网系统建模

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面向互联网金融行业的大数据资源服务平台_蒋昌俊

在大数据时代,数据已经渗透至各个行业,并且呈现出数量大、动态性、类型复杂等显著特征,尤其是互联网金融等为代表的典型行业.本文简要阐述了大数据的研究现状与重大意义,探讨了大型数据资源服务平台架构及其3个主要组成部分:数据资源识别和获取、数据资源存储和分析、服务支撑平台,并介绍了项目组在面向可信网络金融交易的大型数据分析研究与应用方面所开展的工作.具体来讲,围绕软件行为认证等关键技术,研究并开发了以行为认证为核心的可信网络金融交易系统,支持在线交易过程中产生的用户行为数据与软件行为数据的实时监控和动态展示.

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基于共同用户的跨网络分析_社交媒体大数据中的多源问题_桑基韬

社交媒体大数据是大数据的重要组成部分.与大数据的"4V"特性对应,本文主要讨论社交媒体大数据中的Variety-多源问题.社交媒体的多源主要体现在不同社交媒体网络所关注的异构用户行为信息,理解社交媒体多源现象对于社交媒体分析和社交媒体大数据的深度应用具有重要意义.社交媒体数据具有来源于用户、服务于用户的特点.我们提出从多个社交媒体网络的共同用户入手来进行社交媒体多源分析:（1）跨网络用户建模,整合分散在不同社交媒体网络的行为信息得到完整用户模型,进行个性化服务；（2）多源数据知识关联,以共同用户与多源数据的交互作为桥梁,挖掘多源数据知识关联,服务于社交媒体协同应用.

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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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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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2026年中国工业具身智能行业发展研究报告

工业具身智能的兴起，源于工业需求与技术能力的共同变化。制造业正从大批量、固定流程生产，走向多品种、小批量、柔性化生产，传统工业机器人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时，多模态感知、智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步，为智能系统进入真实工业现场创造了条件。因此，工业具身智能并非简单新增一种机器人品类，而是围绕真实工业任务，将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。

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2026工业网络现状报告

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金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。