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ROADM区域组网在长途干线网络中面临的挑战

在阐述组网模式演进的基础上,简要介绍了ROADM区域组网的技术优势。根据区域ROADM组网在长途干线建设中的推广应用情况,深入思考,重点分析了区域组网带来的新问题和挑战,并提出了针对性解决思路和建议。

  • 2022-01-04
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大气信道中空间光通信的性能预算

针对应用于大气信道的空间光通信系统,首先介绍了5种常见传输光的类型及特性。然后根据推导的光束尺寸和相前曲率半径表达式,模拟了发射光束尺寸为2 cm的1550 nm激光束,在不同相干性状态下接收端光束传输扩散特性经3 km传输后的变化趋势。最后针对整体链路推导了链路余量和链路可靠性表达式,为空间光通信系统选择最佳光束类型、系统设计参数以及链路预算分析提供理论依据。

  • 2022-01-04
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基于混合现实的智能建维辅助系统研究

由于5G网络采用了复杂的无线传输技术和无线网络架构,网络的建设和维护将成为一个极具挑战性的工作。为了解决传统网络建设和维护工作中工作效率低下等问题,首先分析了网络建设和维护场景面临的困难,针对行业痛点构建基于混合现实的智能建维辅助系统,然后介绍系统的架构和功能,最后阐述了该系统应用的具体场景。对该系统的研究可有效地提高网络建设和维护的智能化程度,在减少工作人员工作量的同时提高网络建设和维护的效率。

  • 2022-01-04
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AI智能运维在5GC SA网络中的应用研究

5G带来通信网络能力提升的同时,全新的网络形态和网络规模也给运维工作带来了极大的挑战,而变化最大的5G核心网,由传统CT网络演变成NFV+SDN网络,传统的OSS工具已难以支撑。随着大数据和人工智能的发展,采用AI技术实现智能运维成为解决5GC网络监控、隐患发现、故障定位/修复的主要手段。重点探讨AI算法在5GC网络指标异常检测、KPI-告警关联中的应用。

  • 2022-01-04
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基于图像分割的网络覆盖评估方法

基于深度学习理论,采用TensorFlow和Keras框架,在下载的原始卫星地图上 使用LabelMe软件对目标物体山和水域进行标注,将标注好的原始卫星地图切分成小尺寸图片并进行图像增强后,使用U-Net算法构建神经网络模型进行图像分割来提取目标物体的轮廓。在得到目标物体的轮廓后,经过经纬度计算转换获取目标物体的闭合电子边框,与无线网络中的MDT栅格化数据及地(市)、面场景、点场景电子边框相结合应用于网络评估。该方法可剔除无需网络覆盖区域的山体水域部分对指标的影响,有效提升各类场景网络覆盖评估的准确性,为网络规划建设与优化提供数据支撑。

  • 2022-01-04
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构建基于AI算法的无线网络智能扩容优化体系

针对无线网络面临的扩容投资受限、扩容不及时、扩容标准单一等问题,通过引入KMeans聚类算法、KK关联规则等AI智能算法,实现小区场景聚类、流量压抑识别与测算,并通过自动化工具开发实现智能优化和自动输出扩容方案。研究结果表明,该模型可智能识别高价值流量压抑小区并估算出压抑流量,可作为精准智能扩容的基础平台。

  • 2022-01-04
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基于知识图谱的智能故障诊断研究

介绍了一种基于知识图谱的智能故障诊断系统,通过构建电信领域知识图谱,将电信网络领域零散的专家经验及庞大的产品、案例知识和故障数据有效关联,并应用知识图谱推理技术,进行网络故障智能诊断,辅助解决网络运维领域的故障问题。该系统利用知识图谱解决了故障知识与故障数据自动对接、自动推理生成故障传播链、按图索骥查询故障传播可解释性知识等问题,经过现网真实故障场景验证,可以极大提高故障根因定位分析全过程的处理效率。

  • 2022-01-04
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运营商智慧中台建设思路探讨

新基建大潮兴起对信息基础设施建设提出了新的能力需求,通信网络需要推动运营模式的转型升级,构建网络+中台+应用的5G场景化运营新模式,通过智慧中台对云网能力进行聚合/拉通/开放。介绍了运营模式的发展趋势,并从智慧中台的建设原则、架构设计、建设方式、对业务的赋能方式等方面进行了探讨,智慧中台将在产业数字化转型方面发挥重要作用。

  • 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)

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