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基于4G/5G协同的高密重载场景网络规划方法

高密重载场景一般具有4G业务量巨大、网络负荷持续高位、建筑结构复杂等特点,信号覆盖和干扰控制难度极大,同时还需考虑5G终端渗透率快速提升,如何有效进行4G/5G协同网络规划是亟需解决的问题之一。基于此,在大量的现场测试基础上,给出了高密重载场景下的4G/5G协同网络规划方法,并以具体实例进行分析,通过现场测试验证了该方法的有效性和科学性。

  • 2021-12-08
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5G与Wi-Fi接入的网络融合发展分析

随着运营商全力加快对5G移动网络的部署,5G在商业楼宇、工业生产或其他室内应用场景与Wi-Fi无线局域网接入融合将成为实现5G端到端商业部署的关键环节。分析了3GPP Release 15以及Release 16关于5G网络与Wi-Fi接入融合的标准演进和关键技术,然后对于网络融合中的技术挑战进行了探讨和评估,最后对5G与Wi-Fi网络融合的社会应用进行了前景展望。

  • 2021-12-08
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基于深度自编码器的移动通信基站异常度检测

传统的运维模式已无法满足4G以及5G网络运维的需要,运用人工智能和大数据等新技术,实现主动运维、快速运维和精准运维已成为网络运维发展的新趋势。基站异常检测是新型运维模式的一项重要内容,因此提出一种基于深度自编码器的基站异常度检测方法。首先对故障告警、相关性能KPI以及OMC运维指标分别建立稀疏降噪自编码器模型,然后综合三个模型的结果,对基站进行全面的异常度评测。该方法具有准确性高、评测粒度细、容易实施等特点,经过实际的试点应用,验证了该方法的有效性,为后续网络运维部门进行基站精准巡检以及进一步实现智能运维提供了可靠的数据支撑。

  • 2021-12-08
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分场景5G辅载波门限策略研究及实践

在NSA组网下,为提升5G边缘用户的感知速率,开展研究NSA组网架构下辅载波添加门限(B1)与辅载波删除门限(A2)的合理设置,依据现网测试数据和NR覆盖电平的基本要求,同时结合集中开站流程特点,划分为覆盖场景和干扰场景,分别对不同场景的参数设置进行了分析,得出NSA辅载波门限集中开站场景化策略,从而在网络开站源头进行提前优化,为后续在5G全面部署应用下提高优化效率。

  • 2021-12-08
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LTED2D频偏估计算法及其仿真分析

以LTE D2D为应用场景,提出了一种先估计小数倍频偏、后估计整数倍频偏的估计算法,小数倍频偏估计算法利用D2D同步信号的特殊结构和周期性,优化了估计精度;整数倍频偏的频率估计范围可以按需调整,解决了LTE D2D系统需要估计大频率偏差的问题。给出了算法在AWGN/EVA信道模型下的性能仿真和分析,仿真显示在特定参数配置下所提算法引入的性能损失(相较于0频偏的理想情形)小于1 dB。

  • 2021-12-08
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城市物联网共享服务平台白皮书

跨界、融合、创新、转型是信息时代产业发展的主旋律, 全球信息经济正处于重塑发展理念、调整战略布局、重构竞 争规则的新阶段。人类社会正在从互联网时代步入物联网时 代,物联网作为产业经济重塑的重要承载方式,在全球范围 内呈现加速发展态势,不同行业和类型的物联网应用广泛普 及和发展成熟 , 推动物联网发展进入万物互联的新时代

  • 2021-12-08
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基于5G云网融合的车联网应用技术探讨

为了满足C-V2X超低时延、超大带宽需求,从云网融合架构演进、云网基础设施共享、云网能力开放以及云网协同等方面分析,研究基于5G云网融合的车联网方案。利用MEC的网络能力开放、低时延、高性能、本地服务等特性,通过云网融合实现车联网应用的端到端精准感知,提供云网一体的SLA保障,满足车联网低时延、高可靠的驾驶安全类、交通效率类应用,以及大流量的信息服务类应用等场景的需求。

  • 2021-12-08
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移动智能终端指纹识别率和识别处理时延测试方法

指纹识别技术是生物特征身份识别技术中应用最为广泛的技术之一。具有现代意义的指纹识别技术发端于19世纪末Galton等人的研究”,随后开始应用并普及于刑事侦破领域。随后,指纹识别技术逐渐成熟并被应用到门禁、考勤系统等商用领域。近几年,随着电子信息和移动互联网的快速发展,指纹识别模块已经成为移动智能终端的标配,主要用于完成解锁、移动支付和文件夹加密等[2]

  • 2021-12-08
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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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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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智能工厂(离散)实施方法论

智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者,时间周期上会到秒级,这样导致数据量非常大,比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。

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