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中国联合网络通信股份有限公司2022年半年度报告-2022-08-09

构建了贴近客户、面向细分市场客户场景的专业化 BU 的营销组织模式，强化一线队伍专业化能力不断提升，赋能营服网格“网格化+大数据+铁脚板”有效组织。设计完成数字化转型新蓝图，全面加快推进数字化转型，提升数据治理与流程治理能力，以智慧运营赋能高质量发展。政企创新业务持续锻造“云、大、物、智、链、安”六大核心能力，建立一体化的创新服务体系，深耕 4+3+X 重点行业，夯实一体化解决方案能力体系

  • 2022-09-29
  • 阅读718
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  • 142页
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基于改进樽海鞘算法的锅炉NO_x排放模型优化研究_牛培峰

为了建立高效的NOx排放质量浓度预测模型,以某330 MW的煤粉锅炉为研究对象,利用自适应樽海鞘算法（ASSA）优化快速学习网（FLN）建立预测模型。首先用8个基准测试函数检测ASSA的性能并与其它3种算法进行对比,结果显示ASSA算法的收敛速度更快,寻优结果更好；将该模型与差分进化算法（DE）、粒子群算法（PSO）和樽海鞘算法（SSA）优化的快速学习网进行比较,结果表明ASSA-FLN模型具有更好的预测精度和泛化能力,可有效准确地预测煤粉炉的NOx排放质量浓度。

  • 2021-04-23
  • 阅读718
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  • 6页
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5G总体白皮书

5G 致力于应对 2020 后多样化差异化业务的巨大挑战，满足超高速率、超低时延、高速移动、高能效和超高流量与连接数密度等多维能力指标。FuTURE 论坛 5G 特别兴趣组（SIG）围绕着“柔性、绿色、极速”的 5G 愿景，以“5+2”技术理念，重新思考 5G 网络的设计原则：

  • 2021-03-30
  • 阅读717
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  • 68页
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2024医药健康行业数字化转型白皮书-48页

本次疫情极大提高了人们对健康生活的重视程度，客观上加速了大健康产业时代的到来。我国有数万家医药健康企业，在新的历史时期，面临着如何正确解读行业发展趋势，进行产业布局，构建企业的生态能力，如何利用新技术实现数字化转型等诸多挑战。围绕上述热点问题，《金蝶医药健康行业数字化转型白皮书》将给您带来全新的视觉解读。

  • 2024-08-26
  • 阅读717
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  • 48页
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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717

基于节点_链路评估模型的移动物联网数据传输稳定算法_唐静

为解决移动物联网数据传输过程中存在的数据传输质量不高、网络传输带宽较低等不足,提出了基于节点-链路评估模型的移动物联网数据传输稳定算法。考虑节点移动特性,设计了一种新的基于节点-链路评估模型,实现数据传输过程的多维度评估。随后,根据节点-链路评估模型,提出了数据传输依序度、中继链路控制度、传输能量可控度3个指标；并通过匹配节点的传输功率,设计了基于数据传输依序度的移动物联网链路稳定方法,采用泊松分布模型来构建基于中继链路控制度的节点稳定方法,并通过预估节点受限性能,提出了基于传输能量可控度的节点失效态传输节能方案,分别从节点、链路、能量3个层次优化了移动物联网数据传输性能,有效提高较网络传输的稳定性。仿真实验表明,与基于似然估计补偿机制的移动无线传感网数据控制同步传输算法和基于预发射-精度提升机制的LTE-5G数据传输算法相比,所提算法具有更低的网络拥塞水平和节点受限概率,以及更高的网络传输带宽。

  • 2021-04-21
  • 阅读716
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  • 8页
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阿里云企业上云安全指引

云上安全问题本质上都是由线下传统安全问题衍生而来的，但由于云计算平台的相对开放性又引入了新的安全风险。例如，虚拟机逃逸造成新的安全威胁，原本封闭的 IDC 需要开放新的通道而造成防护边界模糊，本地的身份认证系统与云上集成的风险，云产品配置错误或云账号 AccessKey 使用不当导致的数据泄漏风险，因缺乏专业云安全运营人员导致云上安全防护形同虚设等风险。

  • 2021-04-30
  • 阅读716
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  • 144页
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基于隐马尔可夫模型和支持向量机的地图匹配算法_赵震

综合采用隐马尔可夫模型（HMM）和支持向量机算法（SVM）,提出一种基于隐马尔科夫模型（HMM）优化的地图匹配算法。引入机器学习方法,利用支持向量机（SVM）算法对基于隐马尔可夫模型的地图匹配算法进行了优化,使用机器学习方法 SVM训练状态转移矩阵,提高了状态转移概率的准确性。提出基于多重因素权重（距离、速度和方向）计算观测概率的方法,同时考虑了路段的宽度信息,提高了地图匹配的匹配精确度。基于真实数据对算法进行验证,与原始HMM算法相比,文中提出的优化算法在提高匹配精确度方面具有较好的效果,符合估计城市路径行程时间的数据需求。

  • 2021-04-22
  • 阅读716
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