Massive MIMO应用于高层建筑提升5G覆盖

阐述了Massive MIMO技术原理，展示如何应用Massive MIMO技术对高层建筑进行覆盖补盲/寻优，提升宏基站AAU覆盖高层建筑各场景的能力，实现5G网络建设初期覆盖需求与资源投入之间的平衡。对各种场景波束优化策略及优化参数制定进行了总结，输出各种场景适配的参数组合便于查询使用。

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刘家峡水库汛限水位动态控制研究

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基于改进智能水滴算法的多目标供应链最优模型

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gps在石门子水库大坝外部变形监测中的应用

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基于云平台的智能健康监测系统及应用

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ROADM区域组网在长途干线网络中面临的挑战

在阐述组网模式演进的基础上，简要介绍了ROADM区域组网的技术优势。根据区域ROADM组网在长途干线建设中的推广应用情况，深入思考，重点分析了区域组网带来的新问题和挑战，并提出了针对性解决思路和建议。

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基于混合现实的智能建维辅助系统研究

由于5G网络采用了复杂的无线传输技术和无线网络架构，网络的建设和维护将成为一个极具挑战性的工作。为了解决传统网络建设和维护工作中工作效率低下等问题，首先分析了网络建设和维护场景面临的困难，针对行业痛点构建基于混合现实的智能建维辅助系统，然后介绍系统的架构和功能，最后阐述了该系统应用的具体场景。对该系统的研究可有效地提高网络建设和维护的智能化程度，在减少工作人员工作量的同时提高网络建设和维护的效率。

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基于图像分割的网络覆盖评估方法

基于深度学习理论，采用TensorFlow和Keras框架，在下载的原始卫星地图上使用LabelMe软件对目标物体山和水域进行标注，将标注好的原始卫星地图切分成小尺寸图片并进行图像增强后，使用U-Net算法构建神经网络模型进行图像分割来提取目标物体的轮廓。在得到目标物体的轮廓后，经过经纬度计算转换获取目标物体的闭合电子边框，与无线网络中的MDT栅格化数据及地（市）、面场景、点场景电子边框相结合应用于网络评估。该方法可剔除无需网络覆盖区域的山体水域部分对指标的影响，有效提升各类场景网络覆盖评估的准确性，为网络规划建设与优化提供数据支撑。

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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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