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5G专网技术演进分析

首先介绍了专网从模拟集群向数字通信的演进。伴随着5G网络的发展,运营商开始发力5G行业专网使能千行百业,为专网的发展提供了广阔的前景。详细研究了基于5G特性构建专网的方案,分析了3GPP R16 NPN专网的部署方式和优缺点,并进一步探讨了目前专网的运营模式和存在的问题。

  • 2022-01-04
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基于零信任架构的5G核心网安全改进研究

5G网络物理边界日益模糊和难以固化,以边界防护为中心的传统安全架构凸显出巨大局限性,无法做到安全能力按需部署、动态配置和有效防护。通过分析5G网络安全现状,给出了单包授权、网络功能信任评分等7个潜在方向作为5G核心网安全设计的零信任增强。研究表明,通过上述方法,把安全能力沉浸到5G网络每个节点,将有助于提高5G核心网的安全性。

  • 2022-01-04
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基于Cloud Native全融合5G UDM应用研究

电信运营商网络中用户数据管理经历了2G、3G和4G时代的不断发展,随着5G网络的到来,设备网元从HLR到HSS,再到目前的5G标准协议里面的UDM、AUSF、UDR,主要功能就是满足运营商现网2G/3G/4G/VoLTE/5G用户的签约数据存储和鉴权管理,以及不同网元之间的数据交互管理。主要研究了基于消费者“不换卡不换号仅更换手机”享受5G高速业务需求下,现有5G UDM用户数据管理需要哪些价值功能来满足当前及未来2C/2B业务的发展需求,以及各价值功能的详细描述。

  • 2022-01-04
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运营商大数据助力复工复产的探索与应用

随着全国疫情防控工作的有序开展,国内新型冠状病毒的疫情已经进入平稳阶段,然而,企业复工复产对保持经济社会稳定发展至关重要,迫在眉睫。因此,如何统筹疫情防控和复工复产,成为摆在各级政府面前的又一大挑战。国务院联防联控机制发文要求各地“分区分级精准防控,统筹疫情防控与经济社会秩序恢复”。

  • 2022-01-04
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基于机器学习算法的LTE高投诉小区预判方法

将用户投诉映射到网络性能问题,并利用机器学习算法建立4G KPI与用户投诉之间的关联,构造基于网络性能指标的用户投诉预警模型。以用户感知层面的大数据分析结论为抓手,提升网络优化和网络运维的质量,并提升其实时性和准确性。将输出的决策树模型以静态规则部署在系统中,可将预判的疑似问题小区名单直接送达建维优相关人员,实现了高投诉小区问题解决的闭环以及问题的可追踪可回溯。

  • 2022-01-04
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基于场景的5G pattern选型优化研究

介绍了5G关键技术Massive MIMO的波束赋形功能。从多个场景下的Pat-tern模式入手,提出了不同场景下的波束选型。对5G现网深度覆盖场景采用不同的Pattern选型进行测试分析、优化归类,最终成功梳理出深度覆盖场景下的Pattern选型建议,使5G基站发挥最大效果,进一步提升深度覆盖和用户感知,对5G网络优化有指导意义。

  • 2022-01-04
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基于SA组网的中国联通5GC网络信令数据采集方法探讨

随着网络的发展,基于SA组网的5GC网络部署已被排上日程,三大运营商已经开展了相关网络建设和试商用。在如今的大数据时代,数据表现出了更大的价值,电信网络大数据在保障网络质量运行、业务分析、用户行为偏好分析、疫情防控、提高社会服务能力等多方面提供了无法替代的数据能力。由于5G网络的虚拟化演进、软硬件解耦、VNF大规模应用及部署模式的改变,传统的信令采集方法已经不适用于5G网络,介绍了实现基于SA组网的5GC网络的信令数据采集方法,分析了软采和硬采的区别与联系,并对相关信令采集组网进行了详细阐述。

  • 2022-01-04
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5G网络NSA与SA模式互操作策略研究

基于5G网络NSA与SA模式互操作策略开展深入研究,首先介绍5G 网络下终端的不同RRC状态,根据不同的RRC状态引出互操作策略下的不同场景:空闲态重选和连接态互操作。详细介绍了上述2种互操作场景的信令流程,给出了运营商面临的建设与优化挑战,并从网络建设、网络优化以及互操作策略层面分别给出了相关建议。

  • 2022-01-04
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竞争对手分析

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)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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