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5g无线工厂网络

在无线工厂网络与无线仪表网络协同运行的情况下,工厂人员很快就意识到它们的诸多优势(图3)。例如,利用现场移动工作人员的应用程序,工厂人员可以访问控制系统数据,通过提高运行人员和工程工作流程的效率,回路调试时间最多可以缩短50%。诸如位置监控之类的其它应用,可以显著改善事故期间的整合,而且无线摄像机可以提供显著的安全性和运行收益。

  • 2021-06-30
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华为教育行业网络白皮书——高等教育版

华为敏捷教育城域网方案基于创新的敏捷网络方案架构, 敏捷网络是华为公司面向企业市场发布的下一代网络解决方案,它基于SDN思想加上全可编程、质量感知以及平滑演进三大架构创新,让网络能够快速、灵活地为信息化应用服务,相比传统网络获得领先四倍的业务创新速度,从而在激烈的竞争中获得先机。华为敏捷教育城域网方案致力于提升城域网用户体验、优化网络管理、助力教研创新,为教育客户提供技术领先、面向未来平滑演进的产品和解决方案,帮助教委和学校实现网络资源的全面虚拟化,实现有线、无线网络真正融合,满足IT应用动态灵活部署,提升资源使用效率,快速支持实现“教育资源平台”和“教育管理平台”的多种教育应用建设。

  • 2021-06-17
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如何打造药店互联网生态系统药店

B2C平台:主要以连锁药店为主体,针对终端消费者构建网。上大健康产品销售. 微营销:适用于全行业开发的以微信公众号为主体的分销系统,主要适用于连锁药店、单体药店、大健康工业企业。

  • 2021-04-25
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华为发布5G定位能力开放产业白皮书

《5G定位能力开放产业白皮书》,该白皮书首次定义了5G定位架构和5G定位能力开放API接口,为千行百业丰富的应用提供定位能力,为全行业注入定位新动能,实现全行业应用能力新的跃升。 目前,全球5G网络正在加速建设,5G在各行业的应用也在蓬勃发展,包括智能制造、智能港口、智慧矿山、智慧能源等。而在这些行业应用中,众多和位置相关的服务在行业数字化转型中起着重要作用。5G定位技术为企业管理、安防监护、应急救援、行程监测等领域提供了精准定位能力,更好地服务于千行百业。5G定位技术也成为5G创新的关键方向。

  • 2021-05-28
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文思海辉金融智能营销平台产品白皮书

文思海辉金融的商业银行智能营销平台产品致力于助力商业银行提升客户营销的精准施策和管 理协同能力,总体目标是抢占营销新高地,建设三多四化的智能化营销服务体系

  • 2021-06-23
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华为智简园区WLAN IPv6技术白皮书

加快推进IPv6规模部署是贯彻落实党中央、国务院关于建设网络强国的战略之一。可以预见网络将加快进入IPv6新时代。基于IPv6基础技术融合SR (Segment Routing)实现的SRv6支持网络协议简化、能力开放和可编程,从而灵活满足5G、云网协同和泛在连接等新兴业务的需求。SRv6代表了基于IPv6技术为基础网络的重要发展方向,将成为新一代承载网的核心技术。

  • 2021-06-18
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物联网与智慧城市现代信息技术引领物流业跨越式发展

随着现代信息技术的高速发展,现代物流信息技术已获得长足进步。物流信息化是现代物流建设的“催化剂”和“倍增器”。我国建设现代物流体系所面临的一系列亟待解决的问题,对物流信息化建设提出了新的课题与挑战!物联网源于物流业的信息化,又是物流信息化的深化应用,将引发我国物流业的深刻变革,并且从根本上改变现有的物流的经营模式,增强供应链的可视性和可控性,使我国物流业迅速步入智能化时代。

  • 2021-06-16
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超高清视频产业发展白皮书(2021年)

超高清视频是视频技术继模拟、标清、高清后的新一轮代际演进,与 5G、人工智能等同为当前新一代信息技术的重要发展方向。加快发展超高清视频产业,能够直接带动制播设备、终端产品、显示面板、芯片等产业链整体换代,拉动“双千兆”新型基础设施建设,促进内容繁荣和应用创新,形成万亿级新兴产业集群。 《超高清视频产业发展行动计划(2019-2022 年)》发布实施两年多来,在政产学研用各方的共同努力下,我国在超高清视频领域达成了一系列标志化的成果,基本完成了阶段性预设目标。8K 关键技术产品研发和产业化取得突破,4K 终端基本普及,7 个 4K 超高清电视频道陆续开通,超高清内容制作能力大幅提升,百兆以上宽带接入用户占比超 90%,5G 终端用户数超 2 亿,规模 60 亿元的超高清视频产业投资基金启动设立,中国超高清视频产业联盟在产业链协同、生态建设、团体标准制定方面成果显著,涌现了国庆 70 周年大庆、全国两会 8K 直播、春晚 8K 直播等一批超高清视频应用经典案例。

  • 2021-05-24
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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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