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基于lightGBM算法的MR网络信号预测

无线网络质量是运营商的命脉与核心,合理的无线网络规划能够保障网络覆盖范围广、干扰低、系统服务质量高、运营成本低以及网络结构达到最佳。提出了一种基于LightGBM算法的网络信号预测方法,采集基站现有的MR数据,对MR数据进行栅格化,并对栅格化后的数据进行分析处理,通过LightGBM算法对有经纬度的未知地区进行网络信号强度预测,从而实现无线网络优化,保证网络通信质量。

  • 2022-01-04
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基于机器学习方法的设备监控指标预测

主要介绍了基于机器学习方法的设备监控指标的模型设计与实现。基于时间序列算法,从生产实际出发,在不同应用场景下对不同厂商,甚至是同一厂商内不同设备,不同版本,设计和构建了“冷启动”的指标预测模型。使得指标的预测“千人千面”,并同时达成数据闭环和模型更新的效果。在应用上主要用于监控不同维度的网络业务恶化的问题。

  • 2022-01-04
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一种面向5G网络的人工智能平台

首先分析了人工智能在运营商网络建设、规划、运营、优化、维护等方面的重要意义,以及使用人工技能技术的痛点,横向对比互联网厂商以及各大运营商的AI平台建设思路后,详细介绍中国联通面向网络的AI平台的建设目标、建设情况以及创新举措,最后展望网络AI平台未来的演进计划。

  • 2022-01-04
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电信计费业务中基于复购行为的协同过滤营销推荐

移动互联网时代下,通过挖掘电信运营商计费业务订购行为数据,发现用户复购行为规律,并构建用户对于不同业务的兴趣偏好。进一步计算业务之间的相似度,在此基础上提出了基于复购行为的协同过滤营销推荐算法,以提升用户复购频次。为了评估算法的有效性,选取不同的数据模型在视频会员营销中进行测试,结果表明所提算法能够取得较好的转化效果。

  • 2022-01-04
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ICT机房基础设施监控系统标准化建设研究

针对当前ICT机房基础设施监控系统建设中存在的多监控子系统并存、各子系统条块分割、底端采集设备不通用、系统间无法数据共享、无法联动、互联接口不统一等问题,从底端采集设备、B接口、中间数据库、监控平台软件功能等几个方面,提出ICT机房基础设施监控系统的标准化建设方案,涵盖了底端采集设备统一组网、采集数据共享和系统功能测试评估等方面,以满足今后ICT基础设施监控大数据分析和智能控制的需求。

  • 2022-01-04
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SDN中基于用户服务等级目标的流量控制算法

SDN解决了传统IP网络异构性带来的配置管理困难、业务维护复杂等问题,流 量控制算法成为SDN的研究热点。现有流量控制算法多为业务流的配置优化 和网络整体性能的优化,缺乏面向用户需求的设计。然而,网络用户最关心的是自己业务的服务质量。不同业务流的QoS参数和目标不同,对传输链路性能提出了定量化的要求。针对这个问题,提出基于用户服务等级目标要求的流量控制算法。算法首先对多种QoS指标的业务流进行了分类,再结合业务流优先级和服务等级目标值的约束模型进行路由计算和资源分配。仿真实验证明,该算法能瞄准用户对业务流的QoS要求,精准地选择服务链路,达到多业务流QoS保障的目的。

  • 2022-01-04
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SR-IOV技术在数据中心网络中的应用

随着我国经济高速发展以及信息化程度的提高,云计算已经得到了广泛应用,但是现有的一些云计算技术随着管理计算资源规模的增加存在性能瓶颈。分析了传统IaaS中VM网络配置中存在的问题,提出了采用SR-IOV技术提高网络性能;同时对技术应用过程进行了详细的阐述,并进行了网络性能对比测试验证,最后提出了云网一体数据中心建设思路。

  • 2022-01-04
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一种使能5G的AI深度学习训练与服务平台

以深度学习为代表的AI技术可以广泛用于5G网络的故障分析、网络覆盖、性能优化、网络容量预测、精准网络建设、能耗管理、资源调度、网络切片、客户服务等领域,从而提升网络运维效率,降低网络运维成本。研究并实现了一种端到端的AI深度学习训练和服务平台,从而为5G各类应用服务的快速构建提供支持。

  • 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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