3GPP Band41对应的2.6 GHz频段具备频段低、覆盖优的优势。在2.6 GHz部署NR与LTE，可兼顾4G容量和5G覆盖需求，达到快速建网的目的。针对NR 2.6 GHz频段与LTE协同组网过程中的网络容量规划进行分析，进一步对协同组网共用AAU时需考虑的时隙对齐进行统筹规划，做到NR与LTE干扰协同。
随着移动通信网络的不断发展，运营商拥有高中低不同的频段资源，无线电频段资源是宝贵的战略资源，如何合理高效的利用频谱资源是目前运营商考虑的首要问题。目前2.1G和3.5G频段是5G网络部署的主流频段，本文从链路预算和实地测试两个方面对2.1G和3.5G的覆盖性能进行了对比，详细分析了他们在覆盖性能、业务承载上的差异，论证了3.5G频段独立组网的缺陷及2.1G频段重耕对后续组网效率的提升。并结合山东联通现网情况提出了对应的建设策略。为后续5G网络建设提供重要依据。
5G同步用于支撑5G网络和业务，包括频率同步和时间同步，频率同步相对于现有无线通信系统并 无明显变化，而时间同步则要求更加严格，本白皮书重点研究了5G时间同步组网架构和关键技术。 本白皮书在分析5G系统时间同步需求的基础上，结合应用场景、安全可靠性、成本等多方面因 素，剖析基于高精度时间同步地面组网解决5G系统同步的必要性，并提出高精度同步通用组网模型， 重点研究了高精度源头、高精度同步传输、高精度同步监测等关键技术。本白皮书将为我国后续5G同 步技术方案选择及组网策略制定、国际国内标准推动、同步网平滑演进等提供重要指引。
5G 用户双连接增加终端耗电， 部分用户投诉 5G 手机耗电量大问题， 需研究一套终端节能参数， 在用户感知与终端耗电之间寻求一个平衡点。 5G 终端耗电：其中 5G 通信功耗在整机功耗中占比约 24%， 5G 终端相比于4G 终端， 终端耗电提升了 2 倍多。主要是由于（图 2） 因素导致。
5G将从NSA组网最终向SA组网过渡，建议提前基于SA组网需求建立包括宏站、微站、室分、机房在内的基础站址资源库。对存量站给出具体站址筛选流程，对新建站提供详细基站资源获取方式及储备策略；在此基础上，以某5G试验网建设为案例依托，研究总结了5G建设中涉及的配套改造方案。通过开展5G站址资源储备及配套方案应用总结，为后续5G快速部署奠定资源基础。
在NSA组网场景下， 受限于NSA终端所能支持的锚点范围， 或者其它特殊因素， 导致现网存量LTE频点难以全部用作NSA锚点。一旦NSA用户接入非锚点LTE频点， 将导致无法添加NR辅载波， 从而无法享有5G业务。基于以上背景， 需要为NSA用户制定与用的锚点优选方案， 确保NSA用户优先驻留锚点频点。
碳,中和,背景,路径,及,源于,自然,的,碳,中和,热能,解决方案,李,扬
水稻,生产,碳,中和,现状及,低,碳,稻作,技术,策略,陈,松,文
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
5G+大模型智慧工业园区解决方案5G+大模型智慧工业园区解决方案5G+大模型智慧工业园区解决方案5G+大模型智慧工业园区解决方案5G+大模型智慧工业园区解决方案5G+大模型智慧工业园区解决方案
IT运维项目ITSS运维方案实施汇报IT运维项目ITSS运维方案实施汇报IT运维项目ITSS运维方案实施汇报IT运维项目ITSS运维方案实施汇报IT运维项目ITSS运维方案实施汇报IT运维项目ITSS运维方案实施汇报
CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月
随着大模型技术的迅猛发展，数据集作为人工智能核心三要素之一，在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段，高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键，也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段，大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战，不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量，制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草，旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
