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深度学习在电力系统中的应用研究综述

人工智能、 机器学习和深度学习是当今机器智能领域最流行的词汇。机器学习可以看作人工智能的一个分支, 而深度学习则是一种特殊的机器学习手段[1]。下文将以深度学习为重点介绍几种常见的机器学习方法的特点及其在电力系统运行领域中的应用。

  • 2021-12-24
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移动用户感知预判与数字化运营探讨

用户体验管理主要针对用户在使用移动网络时的实际体验和感知进行CEI的客观分析,根据用户在使用上网、视频、即时通信、语音等业务时的各项网络质量指标,建立综合评估用户感知评估指标体系,构建用户业务感知CEI评分模型,实现对用户感知归一化的CEI用户体验指标得分,并汇聚得出移动网的CEI质差小区。在完成 CEI质差小区评估后,综合感知、性能、告警、覆盖等多项信息进行多维定位分析,从而细分出质差小区存在的网络质量问题,输出对应“维护-优化-扩容-建设”的解决方案建议和处理指导,然后通过派发工单驱动地(市)进行问题处理,促进问题闭环,最终达到网络质量和用户感知的“双螺旋”相互促进提升的目的。

  • 2021-12-22
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新型网络技术对网络信息体系的影响研究

随着新一代网络信息技术孕育着革命性突破,以SDN/NFV等代表的新型网络技术层出不穷,推动着网络信息领域的创新与革命。与此同时,提高我军联合作战能力、全域作战能力,网络信息体系作为信息科学领域中一个全新的发展方向,一经提出就以其巨大的应用价值引起了学术界和工业界的广泛关注。新技术孕育新方向,新思维孕育新范式。为适应新技术发展脉络与趋势,梳理新技术给网络信息体系带来的新机遇、新挑战,亟需开展新型网络技术对网络信息体系的影响研究。在简要介绍新型网络技术的基础上,阐述新型网络技术的核心机理、发展趋势以及对网络信息体系的影响,以期为后续网络信息体系的研究提供有价值的建议和参考。

  • 2021-12-22
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成都城市轨道交通智能运维体系研究

随着我国轨道交通的快速发展,地铁作为城市轨道交通发展的主流趋势,近年来开通运营的线路速度日益加快,线网建设规模日益扩大,在当代科技发展这样的大环境下,对地铁维保能力的要求也日益陡增。针对地铁维保专业,我们从运营、设备、管理三大问题展开了研究,面对运维时间压缩、关键设备问题陡增及人员培养等大规模网络运营特征,如何利用科技智能化的手段提升维保工作效率是现阶段迫在眉睫的问题。

  • 2021-12-22
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室内定位深度分析丨不同技术对比与应用趋势介绍

室内定位是指在室内环境中实现位置定位,主要采用无线通信、基站定位、惯导定位等多种技术集成形成一套室内位置定位体系,从而实现人员、物体等在室内空间中的位置监控。 随着通信技术和电子制造工艺的不断发展和普及,室内定位技术层出不穷,定位精度从几米到几十米都有,并在一些行业中得到了应用。

  • 2021-12-21
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5G边缘云网业协同方案研究

随着5G的日益普及,越来越多的行业客户开始关注基于5G的MEC,运营商也一直希望通过MEC为行业客户带来差异化的网络能力和服务。在分析边缘云网络及平台架构的基础上,结合5G网络能力以及行业客户的重点业务需求,提出了基于MP2等接口的网络能力开放及网业协同方案,为运营商5G边缘云网业协同部署提供了借鉴和参考。

  • 2021-12-21
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5G通信产业链解析

5G通信行业产业链条主要包括五个重要环节:网络规划设计(前期技术研究及网络建设规划)、无线主设备(核心网、基站天线、射频器件、光器件/光模块、小基站等,无线配套、网络覆盖与优化环节开始布局)、传输设备(无线设备后需要有线传输链接,紧跟其后的包括光纤光缆、系统集成、IT 支持、增值服务等)、终端设备(芯片及终端配套)、运营商。此外还有PCB/CCL 产业链(用于基站射频、基带处理单元、IDC 和核心网路由器等)、介质波导滤波器(基站射频)。

  • 2021-12-20
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什么是5G网络切片

在5G时代,移动网络服务的对象也不再是单纯的移动手机,而是各种类型的设备,比如移动手机、平板、固定传感器、车辆等等。应用场景也多样化,比如移动宽带、大规模互联网、任务关键型互联网等等。需要满足的要求也多样化,比如移动性、安全性、时延性、可靠性等等。这就为网络切片提供了用武之地,通过网络切片技术在一个独立的物理网络上切分出多个逻辑网络,从而避免了为每一个服务建设一个专用的物理网络,这是非常节省成本的!上图描述的根据不同群体不同需求划分网络切片,是不是很容易理解网络切片的价值了!从切片的角度讲,可以将传统的EPC当成是一个服务所有可支持的移动装置的大切片,但是前面已经提到过,使用一个统一的网络架构来同时满足所有的服务请求是不高效也不容易实现的,因此未来的网络必须通过网络切片技术从“one size fits all”向“one size per service”过渡。

  • 2021-12-20
  • 阅读94
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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

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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最新上线

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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