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5G时代利用人工智能提升运营商网络竞争力的研究

近年来,人工智能技术已被应用于通信网络智能化领域,以解决传统技术面对通信网络复杂化、用户体验多样化、业务场景多样化等新发展趋势所遇到的瓶颈问题。总结了中国联通在网络智能化应用方面取得的一些成果,对网络AI中台、网络智慧运营、网络服务智能化等方面的人工智能应用进行了深入分析,探讨了多种场景下的智能化应用。同时指出,中国联通在网络智能化应用方面仍有巨大潜力,未来需将网络AI应用在价值闭环、网络演进、组织变革等方面进行深度融合。

  • 2021-12-15
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基于5G网络切片的电力物联技术研究与应用

首先介绍了5G网络特点和电网行业发展对通信的新要求,其次结合电网特点,重点研究5G 网络切片的架构设计、能力开放和安全隔离分区,开展了低时延高可靠的负荷控制、大带宽的视频监控、海量连接的智能表计等电力业务场景的试点测试与应用验证工作。最后,对5G 在智慧电网的阶段性应用成果进行总结并展望其发展。

  • 2021-12-15
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面向物联网部署的5G网络切片经济性研究

移动数据流量正快速增长。此外,物联网终端数量到2023年预计将达200亿,对数据的需求将会更大。 物联网时代有望改变各行各业甚至整个社会,而5G将为新的商业模式带来无限可能。为处理这庞大的物联网流量,网络需要进行调整。

  • 2021-12-15
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面向5G通信云的网络自动化编排及解耦部署研究

作为承载网络云化、业务平台以及新一代5G网络部署的基础设施,通信云助力电信运营商网络升级转型。但由于通信业务的特殊性,通信云资源池的网络自动化编排仍是当前建设的难点。分析了通信云中各类业务网元的特征,并对通信云部署SDN以及云平台与SDN控制器对接方案进行了阐述,最后还提出了异构对接的分工建议。

  • 2021-12-15
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“工业4.0”背景下智能交通技术课程教学的思考

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  • 2021-12-15
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物联网技术背景下的智能包装设计趋势

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  • 2021-12-15
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智能制造背景下高职物联网专业的建设与人才培养探究

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  • 2021-12-15
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制药工业智能化现状及互联网技术的应用

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  • 2021-12-15
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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线

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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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