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5G共建共享适用的财务准则及政策研究

随着5G大规模商用,5G网络站址需求量大、单站建设成本高、能耗高等问题逐渐凸显,成为制约5G发展的瓶颈。中国联通与中国电信通过接入网共建共享模式,开展5G建设与运营。新的业务模式在国内外均无现有会计技术路径可参照,从业务场景特点切入,通过对《企业会计准则第14号—收入》、 《企业会计准则第40号—合营安排》两大会计准则进行深入分析、研究,确定了适合新的共建共享业务安排的最佳会计技术路径,有力支撑新模式下各类业务安排的有效落地。

  • 2022-01-04
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5G时代蜂窝物联网演进方案研究

5G时代,中国联通物联网面临2G到5G四代技术7种网络演进路线的选择,综合业务需求、网络技术演进方向以及产业链趋势等几方面内容的研究与分析,给出了退网2G,停止演进3G,重点发展4G,完善NB-IoT,按需建设eMTC,结合5G关键技术推广5G物联网的演进策略,助力万物互联。

  • 2022-01-04
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5G多场景波束优化研究

Massive MIMO是5G的关键技术之一,相比传统MIMO技术,Massive MIMO不仅增加了垂直方向的波束赋形,且根据不同场景设计了不同的波束方案。通过分析波束赋形实现原理,结合实际场景情况,应用波束水平和垂直波瓣宽度计算公式,选择最佳覆盖场景设置,并选择实际场景进行波束优化试验,总结不同场景的波束优化案例。

  • 2022-01-04
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5G NSA基站峰值速率优化方法研究

在支撑市场大发展的要求下,5G网络质量和用户感知成为5G网络运营优化的重点,而5G基站峰值速率是评估网络性能的重要指标。如何有效地促进5G用户增长,提升5G基站峰值速率已成为网络优化工作关注的重点。针对5G工程优化阶段基站影响5G峰值速率的因素进行分析并提出有效的解决方案,对后续5G NSA基站峰值速率优化有借鉴意义。

  • 2022-01-04
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Massive MIMO天线权值自优化在5G网络中的应用

主要分析了5G网络Massive MIMO天线权值自优化的应用,分别从技术现状、优化瓶颈等入手,详细阐述了Massive MIMO权值自优化原理、应用实施。实践证明其应用效果良好,为最大化提升用户覆盖水平、减少人工经验干预网络的误差、提升网络规划和优化效率提供了解决方案。

  • 2022-01-04
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5G NSA网络评价指标体系研究

基于5G NSA网络评价指标体系开展深入研究,一方面以结果为导向,构建三级KPI指标评价体系:一级KPI指标从用户感知角度整体把握网络情况,主要用于运营商5G网络质量的对外展示;二级KPI指标从网络性能角度整体评估网络质量,主要用于各省、地(市)网络情况比对比;三级KPI指标是对网络性能的具体细化评估,主要用于定位网络问题。设计了当前5G主要业务的评价指标,从而得到各种场景下重点业务在无线网络上的实际感知。

  • 2022-01-04
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5G用户及业务预测方法研究

随着5G网络的规模部署,5G用户及业务预测结果作为网络规划的重要输入,通过分析影响用户及业务预测的关键因素,如对终端出货情况、5G终端登网方式、移动用户数变化趋势、用户DOU变化趋势等进行详细分析,建立用户及业务预测模型和方法,对规划期各年度5G和4G终端、用户及业务量进行预测,为中国联通制定5G和4G网络建设及投资策略提供决策基础和依据,使得在有限的投资下,投资更加精准有效。

  • 2022-01-04
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SSB 寻优在5G无线网络规划和优化中的应用

Massive MIMO作为5G的关键特性之一,支持多种覆盖场景,支持调整天线权值改变小区的水平和垂直覆盖,也支持传统 RF调整手段。在大规模部署Massive MIMO的情况下,单纯依靠人工经验进行覆盖优化对人员技能要求高,工作量较大,且难以保证调整结果最优。5G SSB波束寻优工具结合站点工参、电子地图、路测log等数据,按照最优算法给出小区广播波束调整建议,优化后覆盖水平整体大幅提升,提升了优化效率,降低了上站调整率,提升了5G网络覆盖质量及路测速率。

  • 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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