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5G+工业互联网在钢铁行业的应用研究

5G 与工业互联网的融合发展,进一步加快了我国钢铁行业自动化、信息化的脚步,推动了数字化、智能化的进程。钢铁行业作为传统流程型行业的典型代表,具有工艺过程复杂、生产周期较长、设备规模庞大、劳动力密集等特点。分析了国内钢铁行业的发展现状以及数字化趋势,聚焦钢铁行业生产和管理现状,介绍了 5G+工业互联网在钢铁行业的两大类十余种典型应用场景,为钢铁行业高质量发展提供思路,拓宽视角。

  • 2021-12-22
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建筑智能化未来的技术发展趋势:5G网络通信技术

技术的本质是具有先发优势、跟随效应、良性循环。而我们在日常工作和生活中最常用到的、也是最底层、最基础的支撑技术,就是通信网络。新一代通信技术在‘端到端通信(D2D\M2M通信)、内容分发(内容分发网络)、高数据流量(超密集异构网络技术)’方面的技术突破带来了数字产业发展的红利,新冠疫情的刺激使得数字产业在提振实体经济上站到了更重要的位置。

  • 2021-12-22
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5G MEC行业应用部署方案研究

多接入边缘计算(MEC)是5G 演进的关键技术之一。作为运营商面向2B市场发展的关键抓手,5G MEC可以在靠近行业用户的移动网络边缘提供网络能力。主要介绍了5G MEC的网络特点与行业应用,分析5G MEC的网络能力、网络分流方案与安全方案。

  • 2021-12-22
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室内定位技术开启室内外无缝定位的新纪元

室内空间,简言之就是在相对封闭的室内空间内标识位臵信息。用GPS或北斗不行吗?举个例子,在室内用滴滴打车是不是经常定位不准?室内复杂的建筑结构、信号环境(GPS卫星信号无法到达,且充满各种无线电信号)都会对定位精度造成影响,因此需要新的技术应对这一问题,而新技术的成熟又将引爆室内服务机器人、移动精准营销、应急求援等深层次需求。

  • 2021-12-21
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5G异网漫游部署方案研究

5G异网漫游能最大限度地推进网络的开放共享,加强资源复用,提升5G网络的整体发展效能。5G异网漫游包括核心网漫游和接入网共享2种技术路线,在漫游区域,漫游运营商向本网用户和其他运营商的漫游用户提供话音、数据和短消息等业务,保证同等通信质量。当前5G异网漫游还存在诸多技术与合作机制方面的挑战,需要加快推进技术攻关、设备开发和测试验证。

  • 2021-12-21
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5G关键技术MassiveMIMO深度解读

在第四代移动通信网络(4G)的部署方兴未艾之时,第五代移动通信网络(5G)的研究开发已在全球开启大幕。移动互联网和物联网领域的蓬勃发展有力推动了工业界和学术界对未来5G网络的研发工作。随着移动互联网领域的高速发展,各种智能终端以及各类新业务新应用的出现将导致移动数据流量呈现爆炸式增长,预计2020年全球移动数据流量将会比2010年增长1000倍[1-2]。除数据流量的急速上升外,物联网行业的快速发展也将使移动通信的服务范围从目前人与人之间的通信进一步扩展到人与物、物与物之间的通信,随之而来的是网络中海量设备的同时在线链接,预计2020年联网的智能终端数目将达到数百亿甚至数千亿。面对2020年及未来如此庞大的数据流量及其他应用需求,当前的4G网络技术显然无法给予满足。因此,加快5G技术研发和标准制定的步伐已成为国际主流共识。

  • 2021-12-20
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5G电联共建共享边界策略研究

收到基于业务的事件 A4 测量报告后, ENodeBAlgoSwitch. HoAlgoSwitch 中的子开关“ServiceBasedMultiFreqHoSwitch” 打开, 对于不具备载波聚合能力的 UE, eNodeB 会综合考虑小区负载状态、 带宽因素, 优先选择频点优先级高且带宽大的轻载小区作为目 标小区。

  • 2021-12-20
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5G产业链技术及市场深度分析

移动通信技术自20世纪80年代诞生以来,经过三十多年快速发展,深刻改变了人们的生活方式,成为连接人类社会的基础信息网络和提升国民经济的重要推动力。进入21世纪以来,随着社会信息化水平不断提高,移动通信需求出现多样化、爆炸性增长,不断涌现的各类大流量、广连接的新兴业务和应用场景,需要更高效、更全面的第五代移动通信技术(5G)。在当前通信业整体投资进入低谷的阶段,5G成为产业链下一波投资高峰的主题逻辑。所谓“4G改变生活,5G改变社会”,性能全面提升的移动通信网络将对社会产生深刻的影响,5G的投资不仅仅局限于通信领域,更是未来几年内涵盖信息技术行业乃至全社会的投资基调和方向。

  • 2021-12-17
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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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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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