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基于5G技术的教育信息化应用研究

中国工程院院刊《中国工程科学》刊发的《基于5G技术的教育信息化应用研究》一文,重点探索了5G技术的教育信息化应用,在梳理教育信息化主要特征的基础上,分析了我国教育网络面临的技术挑战,从教学、教研、教育管理三方面着手,论证提出相应的5G应用场景,形成5G教育信息化总体视图。面向2035年,5G的技术普及与应用拓展,将不断丰富教育场景的内涵,推动教育场景的变革,成为我国教育信息化创新的原生动力。

  • 2021-12-29
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基于5G切片技术的智能电网应用研究

随着全球新一轮科技革命的兴起,信息技术与能源产业深度融合,发展智能电网成为保障能源安全、实现可持续发展的重要共识。选择智能电网作为5G网络切片的典型应用,是因为电力行业在网络的广覆盖、低时延、高可靠和安全性方面存在着强烈的刚需,网络切片确好有对应的能力匹配。通过分析公网切片和专网方案,从而给出电网切片的部署建议。

  • 2021-12-29
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基于5G和MEC的新型智慧工地应用研究

随着 5G 和 MEC 技术的快速发展,利用新技术打造智慧工地系统已成为建筑行业提升项目管理水平的重要手段。探索信息化管理手段在工地管理中的新应用,通过新型智慧化解决方案,可实现工地管理中人、机、料、法、环等要素提升,提高智慧化管理水平,大大降低安全事故态势。主要探究如何运用 5G、MEC 和视频等新兴信息技术,结合工地痛点需求,探索新型智慧工地的应用,为工地安全保驾护航。

  • 2021-12-29
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如何构建高效5G核心网?

5G时代,海量的智能终端将会接入网络。面对以自动驾驶为代表的超低时延业务,以智慧城市、智慧家庭为代表的超大连接业务和以AR/VR为代表的超高带宽业务等应用场景,现有核心网已无法满足未来多场景接入和业务的多样性需求。为此,5GC(5G核心网)系统引入了一系列新技术,包括NFV、服务化架构(SBA)、C/U分离、网络切片以及MEC等来实现及支撑各种新业务场景,为未来面向各行各业的海量应用落地奠定坚实基础。

  • 2021-12-29
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5G核心网网络架构及关键技术

5G核心网的创新驱动力源于5G业务场景需求 和新型ICT使能技术,旨在构建高性能、灵活可配的广域网络基础设施,全面提升面向未来的网络运营能力。5G时代要求未来能形成虚拟化、分层化的核心网络,以及资源开放、适宜开发新业务的网 络架构,从而能够提供从网络运营到业务服务的经济和可持续发展的模式。

  • 2021-12-29
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5G+TETRA集群共网融合演进方案研究

集群共网宽带演进是趋势使然。从业务性能、安全保障和互通可达性等方面论述了5G承载集群通信业务并与TETRA融合的可行性,根据“宽窄融合、公专结合、平战分流”的策略相应提出5G+TETRA集群共网融合演进方案,并指出该方案应用于实际工程部署时应考虑的关键问题。

  • 2021-12-29
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5G核心网高可靠低延迟通信(URLLC)系统架构及关键技术

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3GPP Rel-16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。

  • 2021-12-29
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算网融合的泛在计算服务发展和演进趋势分析

在新基建背景下,算网融合ICT产业“云网边端”协同需求日益旺盛。分析计算服务演进趋势、对比计算服务行业技术架构、分析业界算力网络/分布式云/泛在计算服务化架构的特点,提出把泛在计算服务发展的新理念作为算网融合的一种演进思路,并介绍泛在计算服务涉及的关键技术。

  • 2021-12-29
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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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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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