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5G边缘计算的发展前景与应用

云计算依赖的是资源共通达到一种规模经济。云计算等于是把所有的计算资源、存储资源和网络资源当作一种基础设施。SaaS、IaaS、PaaS大家很熟悉,不仅可以硬件作为基础设施,或者在上面装一些东西,例如操作系统,openstack,容器,软件,提供不同级别层次的云计算服务给所有的用户。

  • 2022-01-04
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揭秘边缘计算引发的完美技术风暴

随着最近业务驱动的IT计划的增加(通常超出传统的IT预算),物联网解决方案、边缘计算环境和“非传统”IT的实施迅速增长。此外,人们越来越关注面向外部应用的客户体验,以及糟糕的客户体验对企业声誉的直接影响。这种外向焦点导致许多组织根据网络延迟、客户群体集群和地缘政治限制(例如,欧盟的通用数据保护法规[GDPR]或监管限制)重新考虑某些应用程序的放置。

  • 2022-01-03
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智能学习辅导引擎:数据分析共享

智能学习辅导引擎 定位全球技术领先的人工智能教育引擎和平台,通过高木独创的通用AI教育算法引擎与各类学科资源相结合,围绕具体教学场景研发了人工智能教学应用系统。

  • 2021-12-31
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移动时代的样本数据生产新体验

移动时代的样本数据生产新体验 国内的人工智能狂欢节 ′ 自嗨模式 ′ 截止2017年3月,国内已有超过488家人工智能公司获投,却无一家样本数据生产公司 ′ 拥有 历史积累 的高质量样本数据,是人工智能创业公司必备条件,却沿用传统样本数据生产方法 ′ 国内传统数据生产服务商专注于抢占市场份额与建立数据保护壁垒,却无心生产模式变革

  • 2021-12-31
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新媒体代运营服务平台

截至目前,知家已完成平台 第一阶段MVP验证,累计服 务60家中小企业,粉丝规模 达300万,每月新增客户超 过20%,近6个月的客户续 单率超过90%,2016年平 台总收入220万元,2017年 平台计划服务500家中小企 业,粉丝规模约2000万,预 计收入1500万元。

  • 2021-12-31
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5G NR控制信道容量能力综合分析

文章首先分析了PDCCH的结构、DCI格式和容量能力,当配置的OFDM符号是1、2、3个时,可用的CCE数分别是45、90、135个,根据DCI格式的不同,可用的PDCCH数分别是11-22、22-45、33-67个。 然后分析了PUCCH的格式、UCI的负荷和每个PUCCH格式的容量能力,根据承载的UCI不同,同一个PRB上可以复用1-12个PUCCH格式0;根据PUCCH的长度和是否时隙内跳频,同一个PRB上可以复用12-84个PUCCH格式1;根据PUCCH的长度和分配的PRB数,PUCCH格式2可用的bit数是16-512个;根据PUCCH的长度、分配的PRB数、是否有额外的DM-RS、调制方式,PUCCH格式3可用的bit数是24-4608个;同一个PRB上可以复用2个或4个PUCCH格式4,根据PUCCH的长度、是否有额外的DM-RS、扩频因子、调制方式,1个PUCCH格式4可用的bit数是6-144个。

  • 2021-12-31
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全面解析5G前传光模块方案

eCPRI协议定义了多种拆分模式。较高协议层的接口需要较低的传输带宽。在主流拆分方案中,一些物理层信号处理功能从基带传输到天线侧,仅需从前传接口获得25Gbit/s的速率。近年来,对主流前传光模块的需求已从4G时代的10Gbit/s演变为5G时代的25Gbit/s。

  • 2021-12-31
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面向工业制造的确定性网络技术发展研究

创新型国家建设提出了对网络强国的要求,工业互联网应与工业制造协同推进。工业制造的发展依赖于通信网络的升级,新一代网络技术赋能工业制造成为重要发展趋势。目前,以太网已大规模应用于工业网络(如工厂内网、工厂外网等),互联网协议网络接入的工业设备达到 1.2×1010 台(截至 2020 年)。

  • 2021-12-31
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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)

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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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密码应用与安全性评估—解决方案

平台摆脱了传统硬件堆叠模式,实现密码设备算力最优化利用,满足虚机云环境、容器云环境等不同场景下的密码应用需求。平台采用插拔式框架设计,实现通用密码服务、典型密码服务、密钥管理服务、专用密码服务的动态接入、无感扩容提供丰富的密码应用SDK,构建全场景的密码应用体系。

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绿色数据中心行业洞察:对算力行业的一点思考(302页)

液冷、间接蒸发冷却、AI能效优化、模块化预制、高效电源等绿色节能技术成熟;TEE、机密计算、区块链等保障数据可信流通与安全的技术加速应用;智能调度、柔性负荷调节技术支撑绿电高效消纳。

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医疗健康大数据洞察报告:2025年医疗健康领域非全日制博士申请者画像

本报告基于对600份有效问卷及申请数据库的深度分析,旨在揭示2026年中国医疗健康领域非全日制博士中请者的核心特征、需求偏好与行为趋势。研究 显示,申请者群体呈现出“资深从业者寻求职业深化”与“高潜力新生代追求学历升级"并存的鲜明特征,其需求高度务实,对交叉学科及数字化方向兴趣浓 厚,但普遍面临政策认知与实践之间的“知行鸿沟”

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智能体与传播应用研究报告

《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下,以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴,以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象,通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响,探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。

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