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下一代泛在实时通信网络需求、能力与架构理念白皮书

实时通信网络是运营商提供实时通信业务的基础通信设施。伴随XR、多模态通信、Al大模型、裸眼3D、数字孪生 等创新技术的涌现,未来实时通信网络将向“虚实共生、沉浸多感、类人智能、万物智联”的发展方向演进。基于对实时 通信网络演进驱动力和未来场景需求的分析,本白皮书提出下一代泛在实时通信网络(Ubiquitous Real-time Com- munication Network,URCN)应具备智能全感、多维连接和数字身份等关键能力,并以此为基础阐述了泛在实时通信网络架构的关键设计理念。希望能够为业界开展未来实时通信网络架构研究提供设计层面的参考和指引。 本白皮书的版权归中国移动所有。

  • 2023-11-13
  • 阅读688

可信数据流通网络(TDN)白皮书

本白皮书以促进数据要素价值高效和可持续释放为目标,针对数据流通过程中面临的困难挑战,围绕解决数据流通基础设施建设的关键性难题,分析数据可信流通的基础原则,提出了可信数据流通网络(简称可信数网,Trusted Data circulation Network,TDN)的概念。通过分析业界实践和深入研讨,凝聚各方共识,对 TDN 的总体功能、网络结构、建设思路、关键技术、应用场景、规范保障等内容展开全面分析和研究论证,并予以详细阐述。

  • 2023-11-06
  • 阅读697

语音放大器设计方案

在电子电路中,输入信号常常受各种因素的影响而含有一些不必要的成份(即干扰),或者输入信号是不同频率信号混合在一起的信号,对前者应设法将不必要的成份衰减到足够小,而后者应设法将需要的信号提取出来。而且随着社会的发展,在我们的日常生活中也经常会出现一系列的问题:如在检修各种机器设备的时候,我们要根据故障设备的异常声来寻找故障,这种异常的声响的频谱覆盖面往往很广,同时另外的一种情况我们在打电话的时候,有时往往因声音或干扰太大而难以听清对方的声音,这时我们就需要一种既能放大语音信号又能降低外来噪声的仪器。而且语音放大电路目前的运用很广泛:适用于很多的家用电器上面的运用。例如:便携式收音机、对讲机等很多方面的运用。为了达到这样的一个目的,我们就要考虑到设计一个能识别 300~3000HZ 频率范围内的小信号放大系统,我们可以用设计-个集成运算放大器组成的语音放大电路。

  • 2023-11-06
  • 阅读760

信号分析与处理方法及应用

数字信号处理是一个新的学科领域,它通过计算机或专用处理设备,用数字方式去处理数字或符号所表示的序列,以得到更符合人们要求的信号形式

  • 2023-11-06
  • 阅读223

电力知识图谱关键技术

知识图谱:利用图状结构组织和使用类型不同的大规模数据的形式化领域知识将大量收集的数据整理成机器能处理的知识库,并实现可视化展示,既包含丰富的语义信息,又包含图的拓扑结构信息

  • 2023-11-06
  • 阅读245

人工智能在新型电力系统下的算力底座及上层应用建设思路

新型电力系统是以承载实现碳达峰碳中和,贯彻新发展理念、构建新发展格局、推动高质量发展的内在要求为前提,确保能源电力安全为基本前提、以满足经济社会发展电力需求为首要目标、以最大化消纳新能源为主要任务,以坚强智能电网为枢纽平台,以源网荷储互动与多能互补为支撑,具有清洁低碳、安全可控、灵活高效、智能友好、开放互动基本特征的电力系统。-

  • 2023-11-06
  • 阅读1674

中国城市治理数字化转型应用场景建设蓝皮书

蓝皮书由上海交通大学中国城市治理研究院课题组编写,梳理了中国21个特大城市中100余个城市治理数字化转型应用场景案例,分析呈现了应用场景“所涉及领域、技术采纳分布特征、评估关键维度”,勾勒出中国城市治理数字化转型应用场景建设的整体图景,为未来特大城市治理数字化转型应用场景提供建设思路。

  • 2023-11-06
  • 阅读1357

人工智能治理与可持续发展实践白皮书

当前,人工智能技术蓬勃发展,广泛赋能千行百业,给人类生产生活带来了深刻变 化。人工智能在促进社会发展的同时,也存在着风险和挑战。习近平总书记曾多次 强调, “要确保人工智能安全、可靠、可控”。开展人工智能治理,发展负责任和可信的人工智能,助力可持续发展愿景实现,正在成为共识。

  • 2023-11-06
  • 阅读583
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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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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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