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打造”价值型”行业多场景视频应用云

西安融科通信技术有限公司成立于2012.2,是一家专门从事即时通讯、音视频产品研究与开发的高新技术企业。公司现有员工40余名, 大多来自华为、中兴、大唐、研究所等知名通信企业,其中本科以上学历占90%,研究生以上学历占40%。 公司自成立伊始,在经过两年多的发展和探索后,于2014.1正式启动音视频应用产品的规划和开发,并确立以“云视互动”作为企业唯 一品牌名。其后 ,公司在2014.11推出集即时通讯、音视频技术于一体的“互动开发云”产品,旨在帮助软件开发者或软件厂商快速实现自 身产品不同场景的互动应用。由于该产品的先进性和自身蕴含的高价值技术沉淀,公司于2015年7月成功获得软件巨头用友集团的战略投 资。目前“互动开发云”产品已成功应用于用友集团、深圳彩讯、环球网络、西部机场集团、恒谦教育、空中医院、易联众、致远软件等知 名企业,同时多个行业的开发者用户也达到了2000多家。

  • 2021-12-31
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5G Massive MIMO对规划、组网和优化的影响分析

Massive MIMO技术是5G系统提升覆盖和频谱效率的关键,与LTE多天线技术存在较大的差异。同时由于5G系统采用Massive MIMO站型组网,因而需要分析5G Massive MIMO技术对5G网络规划、组网和优化的潜在影响。本文介绍了5G Massive MIMO技术相较LTE系统的变化,进一步分析了5G Massive MIMO技术对5G网络规划、组网和优化的影响,并给出了对应的解决方案或解决方案发展方向的建议。

  • 2021-12-31
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人工智能新技术:联邦学习的前世今生

如果投票问人工智能和大数据应用领域有什么好玩又好用的新技术,“联邦学习”一定是排在前列的。这项技术由谷歌在2016年首次提出,从2018年8月开始在国内快速发展和普及,截至2020年2月,有公开资料可查的联邦学习研究或应用单位已超过百家,阿里、微众、京东、腾讯、华为、平安等各领域的头部企业均在大力推进。身边做技术和业务的朋友都在说:忽如一夜春风来,联邦学习突然就在圈子里传播了,在聊天中不发表点联邦学习的看法都不好意思。

  • 2021-12-30
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工程机械行业5G移动通信技术应用探索

5G移动通信技术在工程机械领域的智能化应用进程正在加速,结合车载以太网、CAN总线、视频、机器学习等技术,越来越多的工程机械行业单机智能化试点案例成功落地,彰显了5G移动通信技术的基础支撑作用,强化了工程机械后市场增值过程中人机交互、作业安全性、作业舒适性、作业效率、作业质量等价值。5G+工程机械的新功能、新应用、新模式方兴未艾。

  • 2021-12-30
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5G毫米波产业发展现状分析

频谱是移动通信产业最为宝贵的资源,任何一代移动通信技术的正式商用,前提都必须获取一定的频谱资源。国际电联(ITU)面向2019年世界无线电通信大会(WRC-19)的1.13议题的主要目标是为5G寻求全球或区域协调一致的毫米波频段,是全球开展5G毫米波研究的重要依托。

  • 2021-12-30
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5G+边缘AI在工业质检中的应用研究

5G+边缘 AI 的无线大带宽传输、智能化识别、低时延本地处理、安全稳定等特点,在一定程度上解决了工业质检检测难度高、人力成本居高不下、检测效率低下等问题。主要介绍 2 种常见的基于 5G+边缘 AI 的工业质检应用实现架构,并从多个维度进行对比,为实际应用提供选择建议。同时根据检测对象和环节的不同,总结了4类 5G+边缘 AI在工业质检中的应用。

  • 2021-12-29
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5G承载网2B业务部署方案探讨

5G和云时代的到来,云网融合是网络演进发展的大趋势,5G定制网能够充分发挥云网融合优势,满足各类场景下5G 2B业务承载。首先通过介绍5G承载网总体组网架构,然后分析了5G承载网引入的FlexE+SRv6+EVPN等关键新技术特性,最后探讨了针对2B用户的5G 2B各业务场景的部署方案及现网验证。

  • 2021-12-29
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如何用全流量检测5G核心网网元服务异常

华为5G安全白皮书[1]中提到5G安全的两个目标,其中一项是:提供方法和机制来保护建立在5G平台上的服务。基于这个目标,新架构,新挑战:5G核心网业务安全问题与异常检测一文中提出了网元服务所面临的三个基本问题:调用序列,调用参数异常与调用频率异常,阐释了针对这三种异常的检测思路,并提出了针对序列异常的解决方案。本文在这篇文章的基础上进行进一步研究与实验,设计了网元服务异常检测原型,明确了原型中各个模块的技术路线。将已有网元威胁分析输出的场景在原型进行测试,输出检测结果。结果中包含将异常场景映射到检测基线的全部特征。

  • 2021-12-29
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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