张盛翔-《GiteeGo x Serverless Devs 让持续集成更简单》
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5G和Wi-Fi6技术作为新一代无线技术的典型代表，能够为用户提供高速的无线带宽接入。由于二者采用的协议及服务目标不同，其网络覆盖也存在着较大的差异性。通过对5G和Wi-Fi6的技术特点进行对比，分析5G和Wi-Fi6在不同数据下载应用场景下的效能对比。
5G无线网络中在CU和DU分设或合设的不同场景下，相应的 5G承载网也存在多种不同的组网架构，同时结合4G接入网的现有光缆网、传输系统、管道和机房资源等情况，分析既有资源能否满足5G接入的需求，最后结合5G接入的建设投资和维护管理方面情况，提出了5G有线接入在不同时期的建设方案。
随着 5 G 网络时代来临，使得我国网络升级面临极大挑战。其主要原因是网络业务升级过程中需要大量的纤芯，且光纤网资源异常紧缺，导致我国网络扩容需求量无法得到满足。另外，我国运营商在开通新业务时考核制度较为严格，只有对光纤资源予以快速部署，才能完成网络升级。而无源波分在应用过程中不需要带电，可以灵活应用在各种场合当中，只要将多个波长信号经过复用，后使用一根光纤就可以进行光纤传输，该项技术不但满足单根光纤解决多种业务的迫切需求，同时还能降低光纤网纤芯的消耗量，推动 5 G业务开通速度。
在业务与技术的双重驱动下，5G无线网络的架构也正在发生巨大变化。从模型驱动到数据驱动；从宏观规划到精准管控，从网络业务分域自治到网业协同、网随业动，从封闭系统到敏捷定制、生态开放。管理、控制及无线资源调度都逐步引入AI，提升RAN接入能力。基于云网融合的基础设施，将定制网络和AI能力产品化对外输出。无线智能管理从传统的OAM的FCAPS进一步演进支持智能无线切片管理，无线数据分析、意图策略管理、AI模型训练/推理等智能特性。
本地网内，安装通信设备的生产性建筑一般分为2类，一是安装核心/骨干网络设备的核心机房（通信枢纽楼、通信生产楼、IDC等），二是面向无线、固定用户接入的接入机房（移动通信基站、设备接入间），在数个核心机房和数以万计的接入机房之间，除固网运营商的端局以外基本上是一个“自由”的空间，局房、管道、光缆线路等基础元素的设置、布局缺少明确的规范，特别是局房（如后文所说的汇聚节点、综合业务接入点）完全是一片空白。而本地网内面向业务发展需要建设的无线网、城域网、宽带接入网等，主要考虑业务网络本身能够形成的能力，对于发挥基础支撑作用的局房、管线、传输系统等缺乏足够的重视和长远的规划。随着业务的逐步发展或业务网络覆盖能力的增强，业务站点逐渐加密，往往会导致早期发挥业务汇聚作用、接入业务收敛作用的一些机房（基本全部为租用）无法满足业务继续发展需要主动搬迁，受城市改造、租金等因素逼迁的比例也很高，机房稳定性非常差，网络调整、搬迁费用巨大，网络的安全性也无从谈起；同时，由于机房不稳定、管线建设缺少统领、业务接入无法规范，从而导致管道、光缆线路的投资效率和资源的利用效益低下。基于上述因素，中国联通在2013年提出了本地基础网络架构的规划思路，在充分考虑了各种网络技术的发展趋势和特点的基础上，以“目标网”的方法进行规划，提出了“三点两面”的分层分区目标架构以及相应的机房定位、管线和系统衔接策略，为中国联通本地网结构的稳定明确了方向，在行业内有很大的影响力。
随着交直流混联电网和新能源的迅速发展，大电网运行特性发生了深刻变化[1-2]。与此同时，台风、雷电、冰冻、山火等自然灾害对电网的影响日益突出[3-4]，其中夏季台风给我国东南沿海地区的电网安全稳定运行带来巨大威胁[5-7]。为增强大电网抵御台风等极端恶劣天气影响的能力，在精细化调控、风险全过程辨识与管控等方面，对电网调控运行均提出了更高的要求。目前，电网调控运行在分析、决策、执行等环节依然很大程度依赖于调控员的经验。在台风等极端恶劣天气影响下，电网运行特性呈现非连续性、不确定性特点，传统的经验型调度已经难以满足电网调度运行的要求，迫切需要深化支撑技术研究，加快先进技术应用。
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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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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