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20200217-民生证券-5G应用端专题报告:5G引领产业变革,掘金应用端长期机遇

5G技术将给经济和产业带来巨大改变。5G的峰值速率高达20Gbps,体验速率可达1Gbps, 空口时延小于 1ms,每平方千米可连接百万设备,可支持每小时 500km 以上的移动速度,较 4G 性能有明显的提升。技术上的提升带动产业发展,为经济发展带来新的动力。根据中国信 通院的数据,预计 2020-2025 年期间,我国 5G 商用间接拉动的经济总产出约 24.8 万亿元,间 接带动的经济增加值达 8.4 万亿元,并带动 5G 手机、智能家居、可穿戴设备等产品消费。

  • 2021-09-30
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5G优化案例:5G NSA巴士路线优化案例

5G是新基建的核心.但是5G网络部署将是一个逐渐推进的过程,NSA架构网络中涉及较多4G/5G制式并存下系统间的互操作,为更精准高效开展5G网络问题定位与运营,优化网络质量。

  • 2021-09-30
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5G应用端专题报告:5G引领产业变革

5G是对现有无线接入技术(包括2G、3G、4G和Wi-Fi)的演进与变革,具有速度快、流量密度大、时延短、能效高、支持海量大连接、增强移动带宽等优势。目前,已形成“网络规划—器件材料—网络设备—运营商—场景应用”的产业链条。

  • 2021-09-30
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5G时代的产业化变革

5G用户从2020年开始,将用五年时间完成“全民渗透”,用户规模在2025年将达到12.8亿;5G产业作为通信基础设施,其市场规模不会暴涨,到2030年产业规模将达到6.6万亿。

  • 2021-09-30
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网络安全设计-网络与信息安全概述

网络信息安全是一门涉及计算机科学、网络技术、通信技术、密码技术、信息安全技术、应用数学、数论、信息论等多种学科的综合性学科。

  • 2021-11-23
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泰合信息安全运营中心系统-网络行为分析系统TSOC-NBA V3.0.190.1产品白皮书-201511

网络行为分析(networkbehavioranalysis,NBA)是一种通过监控网络流量、关注网上异常行为,从而提高专有网络安全性的手段。传统入侵防御系统采用数据包监测、特征检测、实时阻断等手段保护网络边界安全。网络行为分析关注内网情况,从多个网络端点聚集数据支持离线分析。

  • 2021-09-30
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大数据时代下个人数据安全

要针对安全中的防御技术做一个预估,防止黑客病毒等的侵袭,还要控制好非授权用户的访问情况,对于访问权限的控制要进一步加强,让系统合理化地进行认证用户的合法流程,做好一定的规范化和合理性。

  • 2021-09-29
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大数据时代的信息安全问题 (1)

2012年以来,大数据(big data)一词被越来越多地被提及。大数据被称为社会发展的“新石油”。全球知名咨询公司麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”而大数据在创造价值的同时,也在创造风险。国内外学者对于大数据带来的信息安全问题的研究十分值得关注。国内学者黄国彬、郑琳的《大数据信息安全风险框架及应对策略研究》将大数据信息安全风险放在组织的外部环境和内部环境中分别做了讨论,内部环境中,由组织自身原因导致的信息安全问题体现在 基础设施、数据分析、数据管理、技术漏洞等。

  • 2021-09-30
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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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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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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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