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浅析 “5G+工业互联网”应用现状

近年来,智能制造、柔性制造、数字工厂的概念,从模糊到明晰,从想象到实现,5G+工业互联网应用可谓功不可没。无线网络承载工业互联网,不仅可以适应生产线的灵活调整和重组,充分满足高速移动、旋转等应用场景,而且可以使网络部署维护更加高效便捷,同时降低成本。5G技术的出现,更克服了原有无线技术难以满足的工业场景对大带宽、大连接、低时延控制连接的需要,从根本上改变了无线网络在工业的应用生态并将推动工业迈向更高层次的发展。

  • 2022-01-04
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面向行业的5G网络能力开放发展策略研究

5G网络已启动建设且商用步伐加快,能力开放与集成已成为运营商未来增长的热点和网络发展重点。针对行业业务需求,梳理了能力开放网元NEF及开放架构CAPIF的映射关系,结合5G典型开放场景需求,梯次规划了5G原子能力,同时站在运营商角度构建能力开放体系并设计能力产品化的流转流程,对运营商面向行业的5G能力开放发展部署提出策略建议。

  • 2022-01-04
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某省集客承载演进和策略分析

分析了某省集客业务现状和发展趋势,结合目前集客承载存在的问题,对3种集客承载网络的技术和建设成本进行对比,研究了通过IPRAN和PE-OTN网络,基于SDN技术搭建端到端集客承载专网的演进方案。通过研究如何充分利用现有MSTP系统并分析成本,得出Pe-OTN分阶段下沉至接入层的部署方案,最后提出差异化需求的业务承载模式。

  • 2022-01-04
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5G NSA网络端到端差异化QoS策略研究

通过将不同的业务、用户映射到不同的QCI类型承载,并对不同的QCI类型承载配置不同的QoS参数,可以实现基于业务和用户的网络差异化服务。首先对NSA网络进行整体介绍,明确NSA网络无线承载类型,并逐一介绍相关的QoS参数。之后从业务差异化和用户差异化2个维度,制定相应的QoS策略,同时基于不同的策略,对无线网、传输网和核心网参数进行统一梳理,实现5G NSA网络端到端差异化QoS参数的合理化、标准化。

  • 2022-01-04
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LTE网络体育场馆覆盖方案研究

体育场场馆形状开阔,在不举办活动时,靠室外LTE基站就能获得较好的覆盖,但是在举办各种大型活动时,由于用户数爆发性增长,容易导致LTE出现网络拥塞,本体育场覆盖研究方案,先从体育场内的高峰期容量需求进行分析,结合体育场结构特点,再针对性地提出相应的有源室分覆盖解决方案。

  • 2022-01-04
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车联网行业发展研究

为全面实施“中国制造2025”,深入推进“互联网+”,推动相关产业转型升级,大力培育新动能,国家已经将发展车联网作为“互联网+”和人工智能在实体经济中应用的重要方面。从车联网的定义、车联网的作用、车联网产业链构成3个方面概述了车联网的发展,介绍了日本、美国、欧洲引导车联网产业发展的相关措施。在此基础上对比了中国车联网的发展现状,从智能网联汽车、信息通信、网络与信息安全3个角度进行了分析,给出中国车联网发展建议。

  • 2022-01-04
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5G网络切片技术前沿研究探讨

网络切片技术作为5G网络演进过程中的一项关键技术,其作为SDN框架体系中的核心内容,能够将网络设备控制面和数据面分离开来处理形成逻辑独立,实现网络流量的灵活控制和智能化网络管理,受到了越来越多的关注和研究。从网络切片技术架构出发,介绍了5G网络切片的建立和UE对网络切片的选择过程。着重分析探讨了当前5G网络切片的研究现状和技术热点,指出了网络切片技术的发展预测和研究趋势,为后续研究和系统演进提供指导。

  • 2022-01-04
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5G容量能力分

给定5G不同的帧配置,分析不同配置对系统容量的影响。在典型配置场景下,分析了5G系统的频谱效率、控制信道和信号的开销,以及调度周期内传输的符号数,在此基础上,分别测算了极限条件、模拟条件的容量和精细容量。进一步地,为了使结果更可靠,根据TBS协议规则,给出了TBS容量的计算方式和流程。结合不同的容量结果进行了对比分析,对即将到来的5G的组网及优化提出了相关指导意见。

  • 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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