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MEC安全建设策略

MEC是5G网络的关键能力之一,但其对外开放、微服务化、边缘资源有限等特点也使得MEC安全建设面临严峻的挑战。基于MEC部署架构对MEC建设过程中的安全风险和安全需求进行了分析,提出了MEC安全建设框架,并分别从物理安全建设、网络安全建设、MEC平台自身安全增强、安全运维管理等方面详细阐述了MEC安全建设策略建议。

  • 2021-11-30
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5G毫米波终端关键技术分析

毫米波是5G的关键技术之一,其大带宽、低时延特性为上层应用提供了更大实现空间,但也对毫米波移动终端提出了更多挑战。在与中低频不同的信道环境和终端应用场景中,通过对毫米波移动终端的芯片、器件、工艺和整机实现等方面的梳理和对比,以及对当前5G毫米波终端测试方案的总结,可进一步明确国内在毫米波商用这一时间节点上,终端侧亟需解决的关键问题和面临的突破,并对下一步毫米波终端在不同领域的应用提供线索和思路。

  • 2021-11-30
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5GToB行业专网建设方案和关键技术

行业专网建设是5G网络发展的重要组成,并驱动5G快速发展,电信运营商需要考虑5G ToC公网和ToB专网的融合部署。介绍了5G ToB行业专网的建设方案,分析了5G ToB专网的安全性保障、PRB资源预留、服务等级保障等关键技术,阐述了ToB专网的业务经营,展望了未来5G ToB专网的发展前景。

  • 2021-11-30
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3GPPR165G核心网技术综述

针对2020年6月冻结的3GPP R16 5G核心网标准,从基础能力拓展优化、垂直行业能力增强、网络智能化提升三个方面展开阐述,涉及ETSUN、LCOC、NPN、5G LAN、eNA等关键特性,同时指出运营商在在引入过程中需要考虑的问题和优化方向,可为产业界就R16相关能力的引入和优化,以及与行业客户需求的进一步结合提供参考。

  • 2021-11-30
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5G专网核心网部署模式与挑战

5G商用网络快速推进,垂直行业对5G网络有着巨大的需求,针对5G行业市场,运营商正在积极探索5G专网的建网模式和方案。分析了5G专网的需求和应用情况,阐述了5G网络架构特征及专网使能技术,提出了5G专网核心网部署方案,并探讨了5G专网部署面临的问题与挑战。

  • 2021-11-30
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终端变革和6G突破:对6G终端的研究判断和发展展望

在1G到5G的移动通信系统中,终端只是通信的端点,被动接受无线网和核心网的控制,6G更苛刻的KPI指标要求,倒逼通信网体系化的变革。通过对6G终端的研究判断,指出通过突破终端的传统定位,让终端在和网络的交互中发挥更大的作用可以促进6G的突破和发展,主动式终端将成为全新一代信息通信基础设施的重要组成部分。

  • 2021-11-29
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基于聚类算法的IMT-2030应用场景初步研究

IMT系统已进入新的研究周期,支持的业务种类将更为丰富,业务品质将更加高级,同时业务特性表现为更多的维度和更大的范围,如何对业务进行客观而高效的分析以得到典型的应用场景,对于IMT系统的标准化和产品开发具有重要的指导意义。提出了对IMT业务进行聚类处理,并根据聚类得到的若干类业务生成应用场景的初步方案,利用IMT-2020应用场景对所提方案进行了验证,并采用所提方案对IMT-2030应用场景进行了初步的探索。

  • 2021-11-29
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面向6G的可重构智能表面部署与应用思考

可重构智能表面是6G的潜在关键技术之一,它通过对无线信号的可控反射,可以有效提升期望区域的覆盖性能。得益于其低成本、轻体量等特性,可重构智能表面在6G网络部署中具备很大的潜力。基于可重构智能表面的技术原理以及潜在应用场景,对其在6G中的部署及应用进行了分析,着重聚焦全透明、半透明、非透明智能表面的特性及其在应用部署中的潜在问题。希望相关分析可以起到抛砖引玉的作用,使业界在研究智能表面技术的同时,更加关注它在落地应用时的痛点问题,协同促进相关产业的发展。

  • 2021-11-29
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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

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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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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)

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