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基于机器学习算法的LTE高投诉小区预判方法

将用户投诉映射到网络性能问题,并利用机器学习算法建立4G KPI与用户投诉之间的关联,构造基于网络性能指标的用户投诉预警模型。以用户感知层面的大数据分析结论为抓手,提升网络优化和网络运维的质量,并提升其实时性和准确性。将输出的决策树模型以静态规则部署在系统中,可将预判的疑似问题小区名单直接送达建维优相关人员,实现了高投诉小区问题解决的闭环以及问题的可追踪可回溯。

  • 2022-01-04
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城市智慧交通管理大数据平台架构及设计探讨

随着我国经济高速发展以及城市建设脚步不断加快,交通拥堵、交通肇事等问题日益严峻,城市交通管理压力与日俱增。与此同时,交通管理相关数据来源广泛、数据类型多样、数据质量参差不齐,制约着城市交通管理的数字化、智慧化进程。为了高效整合多源异构交通数据资源,提出了城市智慧交通管理大数据平台架构,并针对平台建设原则、主要功能结构、关键技术进行探讨,能够为城市智慧交通管理大数据平台的建设提供理论支持和技术积累。

  • 2022-01-04
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运营商大数据助力复工复产的探索与应用

随着全国疫情防控工作的有序开展,国内新型冠状病毒的疫情已经进入平稳阶段,然而,企业复工复产对保持经济社会稳定发展至关重要,迫在眉睫。因此,如何统筹疫情防控和复工复产,成为摆在各级政府面前的又一大挑战。国务院联防联控机制发文要求各地“分区分级精准防控,统筹疫情防控与经济社会秩序恢复”。

  • 2022-01-04
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基于Cloud Native全融合5G UDM应用研究

电信运营商网络中用户数据管理经历了2G、3G和4G时代的不断发展,随着5G网络的到来,设备网元从HLR到HSS,再到目前的5G标准协议里面的UDM、AUSF、UDR,主要功能就是满足运营商现网2G/3G/4G/VoLTE/5G用户的签约数据存储和鉴权管理,以及不同网元之间的数据交互管理。主要研究了基于消费者“不换卡不换号仅更换手机”享受5G高速业务需求下,现有5G UDM用户数据管理需要哪些价值功能来满足当前及未来2C/2B业务的发展需求,以及各价值功能的详细描述。

  • 2022-01-04
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基于零信任架构的5G核心网安全改进研究

5G网络物理边界日益模糊和难以固化,以边界防护为中心的传统安全架构凸显出巨大局限性,无法做到安全能力按需部署、动态配置和有效防护。通过分析5G网络安全现状,给出了单包授权、网络功能信任评分等7个潜在方向作为5G核心网安全设计的零信任增强。研究表明,通过上述方法,把安全能力沉浸到5G网络每个节点,将有助于提高5G核心网的安全性。

  • 2022-01-04
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5G专网技术演进分析

首先介绍了专网从模拟集群向数字通信的演进。伴随着5G网络的发展,运营商开始发力5G行业专网使能千行百业,为专网的发展提供了广阔的前景。详细研究了基于5G特性构建专网的方案,分析了3GPP R16 NPN专网的部署方式和优缺点,并进一步探讨了目前专网的运营模式和存在的问题。

  • 2022-01-04
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IMS网间互通架构演进及网内实施方案

在对IMS网间互通架构演进、网间话务场景和网间路由进行分析的基础上,提出了基础电信运营商网内实施方案,包括网元建设和改造要求、网络数据配置方案、网间信令路由流程等,并对网间互通架构演进与5G、携号转网、IMS疏通长途话务、固移融合互通之间的关系进行了探讨。

  • 2022-01-04
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5G核心网uRLLC系统架构及关键技术研究

超高可靠性低延迟通信(uRLLC)是5G定义的三大业务场景之一。根据3GPPR16标准要求,分析了5G核心网支持uRLLC能力的架构要求、用于高可靠性通信的几种冗余传输机制以及支持运营商进行uRLLC业务性能管理的QoS监控机制,为后续运营商的网络演进和部署提供参考。

  • 2022-01-04
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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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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