中国移动通信公司技术白皮书

BEA 公司作为当今软件应用服务器市场的翘楚，公司技术和产品脱胎于电信业巨子 AT&T，解决方案成功服务于世界 500 强中所有的电信公司，在电信行业积累了深厚的经验。BEA 中国公司则始终关注着中国移动的信息化建设，致力于将先进的行业经验和优秀的产品和解决方案服务于中国移动。本方案详细阐述了对当今中国移动的竞争分析、NGOSS 系统的建设分析、中国移动本士化的解决方案设计以及 BEA 公司的解决方案综述，本方案力图为中国移动提供一个先进的而又是可行的整体解决方案。

2023-08-04
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工业互联网与数字孪生技术

当下，互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术迅速发展，对推动制造业数字化、网络化、智能化进程起到关键作用，尤其是信息技术对于数据的强大计算和分析能力为制造业发展开辟崭新的发展空间，IT和OT的融合越来越受到制造企业的重视。伴随新一代信息技术与制造业深度融合发展，工业互联网成为制造业从“显”到“隐”的抓手

2021-04-06
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基于差分进化算法的油田开发二层规划模型求解及应用_侯春华

建立同时受投资、产量目标和施工能力等约束的油田开发二层优化模型以获得最大收益.在该模型中,油田公司（上层）进行整体规划,并将投资分配给不同的开发板块（下层）.下层根据投资约束和产量约束制定各自的开发规划,然后反馈给上层.由于该模型是一个混合整数非线性规划问题,故采用差分进化算法,结合有效集方法和隐枚举法对其进行求解.最后,将所建立的模型应用于我国东部某油田的"十三五"开发规划中,获得了符合该油田实际情况的最优开发规划.

2021-05-06
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基于PSO算法的DTS传感模型的参数辨识与优化_滕峰成

基于光纤拉曼散射效应和Monte-Carlo法,建立了一种分布式光纤拉曼温度传感系统（DTS）传感模型。应用改进的PSO算法对所建立的传感模型进行参数辨识,分析了种群数目、迭代次数、惯性权重、加速度因子等参数选值对算法的影响,选取了最佳参数组合。搭建了分布式光纤温度传感系统实验平台,运用所建立的DTS传感模型对分布式光纤温度传感系统进行相关的仿真及预测。实验及仿真结果表明,传感模型在空间分辨率为1m时,预测误差≤±0.25%；该分布式光纤温度传感系统测温误差≤±0.40℃。

2021-05-06
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基于ANN贡献分析及GEP算法的地铁车站土建造价预测模型_王杰

科学地选取工程特征因素及预测方法对于构建一个好的造价预测模型十分关键。在选取的14个影响地铁车站土建造价特征因素中,利用神经网络贡献分析的变量选取方法,筛选出12个主要特征因素。并针对这选定的14个全部特征因素和12个主要特征因素分别组合BP神经网络和GEP 2种预测方法构建4个不同的造价预测模型,应用18组地铁车站土建造价和特征因素的历史数据进行实例探究,通过R2,MSE,RMSE和MaxRE 4个指标的评价,结果表明:用主要特征因素为模型输入变量能显著提高模型的预测精度,且和GEP算法组合建立的造价预测模型为最优。将主要特征因素选取和预测方法选取相结合构建求解的最优模型很好地解决了已有相关研究中选取特征因素主观性多科学性不足及未考虑特征因素选取对预测方法选取的影响问题。

2021-04-25
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基于SIMeSIM的物联网身份认证

loT设备及loT控制设备均内置SIM/eSIM身份认证模块，标识、密钥等设备或用户信息预置到SIM/eSIM的安全单元中。标识及密钥管理平台负责物联网设备标识的注册和管理，密钥生成、分发和注销等生命周期管理。物联网设备认证平台负责物联网设备接入网络时的可信身份认证。用户身份认证平台负责对用户身份进行安全认证。

2021-04-23
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MSP430单片机数控恒流源的设计精品

直流稳流电源基本参数就是输出电流的稳定，即实现恒流，而理想恒流源是不允许输出开路的，实际上当负载 R的阻值大到输出电压的极限后，输出电流将下降，而不再恒定。基于上述，本系统采用反激式开关稳压电源替换传统的线性稳压电源，在源头上提升电能的利用率和降低电压纹波；在

2021-04-22
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智能建筑发展与设计

科技以人为本，随着科技的发展，计算机技术、控制技术、通讯技术的提高以及在各行业的应用，发展智能建筑顺理成章。所谓智能建筑，是指通过将建筑物的结构、设备、服务和管理根据用户的需求进行最优化组合，从而为用户提供一个高效、舒适、便利的人性化建筑环境。智能建筑是集现代科学技术之大成的产物。

2021-04-21
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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