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IDC冷数据处理:北京蓝杞数据科技有限公司

蓝杞数据-专注于为IDC机房提供针对冷数据的低碳云存储解决方案。我们历时三年结合“离线盘阵”与“离线分布式存储软件系统“软硬件并发,改写冷数据高耗能存储格局。

  • 2021-12-31
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中国广电与中国移动开展700MHz频段5G共建共享策略及方案研究

2020年5月20日,中国移动发布与中国广电签署5G共建共享合作框架协议,确定双方联合制定5G网络建设计划,按1:1比例共同投资建设700 MHz 5G无线网络,共同所有并有权使用700 MHz无线网络资产。现中国广电拥有700 MHz、4.9 GHz频段及完善的传输网络和视频内容资源;而中国移动拥有900 MHz、1.8 GHz、2.1 GHz、2.6 GHz、4.9 GHz等频段及完善的2G/4G/5G无线网络。从频率、建设策略、网络架构、发展方向上分析双方各自的现状、资源等,提出针对性的指导意见,促进双方的建设实施,实现合作共赢、优势互补,共同推动双方5G业务共同发展。

  • 2021-12-31
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大数据安全研究综述

以大数据为代表的数据化、数字化是全球信息技术发展趋势之一。大数据技术的发展,引发了全球范围内技术、学术、产业以及安全的变革,已经成为全球发展的趋势,是国家和企业间的竞争焦点,直接关系到国家安全、社会稳定、经济发展和民计民生等诸多方面。

  • 2021-12-30
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从5G探索未来城市规划和空间设计:场景与案例

面对5G蓬勃发展的趋势,城市规划与空间设计人员应当对技术的发展特点及其对城市空间的影响有所了解,确保城市规划与设计是面向未来、保持先进的。本文从城市规划师的角度,对5G的技术特点、发展愿景、其与其他智能化技术的结合及其在城市空间,尤其是对生产生活影响最大的三类空间——出行场景、生活场景、工作场景中将产生的影响进行简要分析与阐述。

  • 2021-12-30
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C-V2X切片随机接入技术

协作驾驶、道路告警、远程遥测、信息娱乐等C-V2X(蜂窝V2X)应用,在QoS、接入速度等特性方面具有很大差异,需要从接入网到核心网对各层协议进行个性化定制和编排,形成各自的核心网切片和接入网切片。首先对C-V2X切片基本架构进行分析,基于分布式基站CU-DU架构给出了典型C-V2X接入网切片协议栈部署设计,对各类切片的随机接入需求进行归纳提炼;然后根据各类切片在随机接入时延、优先级、接入速度等方面的不同要求,基于现有4G/5G随机接入协议基本机制,通过对前导码进行灵活、个性化的配置与分配,给出了典型多C-V2X切片的随机接入方案设计,并进行了理论分析。仿真结果表明,对随机接入前导码的灵活分配可以实现用有限的随机接入资源高效满足多种异构服务的随机接入需求,从而提高切片化C-V2X业务的性能。

  • 2021-12-28
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边缘计算行业研究报告

边缘计算中计算、存储、网络资源均采用了虚拟化技术,将硬件资源池 化,并用软件进行智能化调度。即边缘设备就近将数据整合并存储到最近的移动边缘平 台(虚拟资源池)上,多个第三方应用和功能可共享平台层,极大地方便了移动边缘计 算实现统一的资源管理;同时网络虚拟化技术提升数据传输的智能化程度,减少传输时间,使得网络传输进一步优化。

  • 2021-12-28
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中国光模块市场发展预测分析及5G新应用带动需求

光通信成为通信网络构建的主流选择。光通信因具有速度快的特点使其满足于现代通信的需求,在网络构建的选择上也成为了主流。在光通信中,信号是以光的形式在网络内进行传播,但使用信号的终端却以电作为信息传递的媒介。为实现两种信号的转换,打通整个网络咽喉,光模块是实现这一功能的关键部件。光模块的本质是实现光电信号转换。光模块是起到光电转换作用的一种连接模块,包含两个端口即发送端和接收端。其中发送端把电信号转换成光信号,通过光纤传送后,接收端再把光信号转换成电信号。光模块性能成为决定光通信网络效率的因素之一。

  • 2021-12-28
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5G毫米波/6G太赫兹の高频覆铜板技术发展

6G网络将是一个地面无线与卫星通信集成的全连接世界。通过将卫星通信整合到6G移动通信,实现全球无缝覆盖,网络信号能够抵达任何一个偏远的乡村,让深处山区的病人能接受远程医疗,让孩子们能接受远程教育。此外,在全球卫星定位系统、电信卫星系统、地球图像卫星系统和6G地面网络的联动支持下,地空全覆盖网络还能帮助人类预测天气、快速应对自然灾害等。这就是6G未来。6G通信技术不再是简单的网络容量和传输速率的突破,它更是为了缩小数字鸿沟,实现万物互联这个“终极目标”,这便是6G的意义。

  • 2021-12-28
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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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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