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5G-Advanced核心网演进白皮书(2023年)

《5G-Advanced核心网演进》白皮书。白皮书将5G-Advanced阶段的移动网络价值场景归纳为新媒体、新连接、新能力三个方面,分析了价值场景对5GC网络的需求和挑战,并识别对应的关键技术。在此基础上总结5GC网络架构演进的基本原则,提出5G-Advanced网络架构和关键技术方向。最后,给出5G-Advance产业落地建议。

  • 2023-12-05
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5G智慧地铁白皮书2019

随着智慧城市的发展,互联网、大数据、物联网等新技术的广泛应用,新一代信息技术驱动下的智慧轨交运营将成为智慧城市的主要标志之一。基于5G 网络高带宽技术,打破现有车地通信鸿沟,建立“车-地、车-车、人-车”之间的高速通路,实时采集地铁列车监控和视频数据,将数据分析和计算能力推送到地铁列车,为地铁线路全专业智能运维、地铁列车无人驾驶等创新应用提供支持。

  • 2021-03-30
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  • 25页
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电力设备图像智能识别技术实用化提升与实践

介绍电力设备图像识别的应用背景和关键技术,分享应用案例,最后做了总结和展望。新型电力系统建设的加快深入推进,对电网持续可靠供电、安全稳定运行等方面提出了更高的要求,传统模式在平衡安全经济、绿色发展过程中的矛盾日益凸显,巫需结合智能化、数字化技术,推进图像智能识别技术应用,赋能智能巡检终端,实现设备监控集约化与管理精益化,推进电网向能源互联网加快升级和数字化转型

  • 2023-11-23
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IDC:工业互联网与工业软件发展趋势(2022)d

《工业软件与工业互联网发展趋势》从市场和技术两个角度,阐述近年来中国工业软件和工业互联网的发展现状及发展趋势。指出,2021年中国制造业增加值比上年增长9.8%,总量连续十二年居世界首位。在2022年政府工作报告中提出,要巩固壮大实体经济根基,增强制造业核心竞争力。工业软件和工业互联网一“老”一“少”两个伙伴,正式支撑和服务制造业高质量发展的重要手段。

  • 2023-03-22
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机器学习十大常用算法

通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码,没有复杂的理论推导,仅是图解,介绍这些算法是什么以及如何应用(例子主要是分类问题)。以后有机会再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下: 1、决策树 2、随机森林算法 3、逻辑回归 4、SVM 5、朴素贝叶斯 6、K最近邻算法 7、K均值算法 8、Adaboost 算法 9、神经网络 10、马尔可夫

  • 2021-05-12
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基于改进果蝇算法优化BP神经网络的接地网腐蚀速率预测模型_程宏伟

为进一步提高接地网腐蚀速率的预测精度,解决传统模型易陷入局部最优且随机初始化模型参数影响预测准确性和稳定性的问题。文中首先将混沌映射、动态搜索半径策略和优化气味浓度判定公式引入果蝇优化算法得到改进后的果蝇优化算法;然后利用UFOA优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立基于UFOA优化的BP神经网络接地网腐蚀速率预测模型;最后以重庆24座变电站的接地网数据进行实验验证。结果表明相对FOA优化的BP神经网络模型、BP神经网络模型、人工蜂群算法优化的支持向量机模型和广义回归神经网络模型,文中提出的UFOA-BP模型在预测精度和模型稳定性方面均优于其他四种模型,验证了该模型的有效性和可行性,为运维人员提前发现接地网安全隐患并安排检修进而保障电网安全稳定运行提供帮助。

  • 2021-04-22
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目标规划的模型与算法

现代的经济问题往往提出一一连串的目标,这些目标既有先后之分,又有缓急之别,而且可能是相互排斥、相互矛盾或有从属关系。决策者处理含有多个目标的问题时需要有一种方法。1961年A.charnes和w .w ,Cooper开始引入了一种处理多目标决策问题的数学方法●1965年Ijiri, 1968年Contine又对 目标规划的发展做出了贡献。近年来随着电子计算机的日趋完善,计算量大大简化,目标规划也日益为人们所重视,并已应用于生产管理、市场管理、财政计划、学术计划和医院管理等部门,还编制出了计算机程序,月标规划已发展成为一种成熟的管理科学的手段。

  • 2021-04-17
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基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究_许斌

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC(Mobile Edge Computing)服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法(Improved Fireworks Algorithm based on Convex Optimization, CVX-FWA)来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置。

  • 2021-04-20
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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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