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5G UPF硬件加速白皮书

UPF(user plane function)作为5G核心网的网络功能网元,承担了数据流量处 理、路由转发等核心网络处理功能,是5G用户数据流量接入运营商网络的桥梁。

  • 2021-04-22
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中国科学院深圳先进技术研究院新基建战略下的区块链产业变革

数据共享:搭建P2P联盟链网络,使各方平等互认、相互协同工作,打破信息孤岛,实现数据共享; 数据安全:去中心化分布式存储,防篡改特性,共识信任机制,通过哈希算法,非对称加密算法和数字签名等技术保障数据安全; 数据可信:时序数据,时间戳精确到秒,所有数据可逆向追溯,各个环节均可确认,举证与追责; 数据确权:备份在区块链网络上生成的数据均被定义权属关系,在数据流转的过程中保护用户隐私

  • 2021-04-21
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2020年智能制造行业研究报告

从全球龙头企业分布看,北美地区智能制造的龙头企业主要集中在增材 制造、航空航天装备领域。欧洲聚集全球工业机器人及工控系统领域龙 头。日本、韩国地区汽车制造优势明显。中国智能制造的龙头则主要是 以腾讯、阿里巴巴、百度为代表的信息巨头。

  • 2021-04-18
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A基于F的机器学习平台

A是基于F的机器学习算法平台 - 相关名称的公共部分: Alibaba, Algorithm, AI, F, B - 由阿里巴巴计算平台事业部PAI团队研发 - 同时支持批式/流式算法,提供丰富的算法库 - 帮助数据分析和应用开发人员能够从数据处理、特征工程、 模型训练、预测, 端到端地完成整个流程。 - 提供 Java API 和 Python API (PyA)

  • 2021-04-16
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成本管理-快手大数据存储管理的落地实践-程伟

成本管理介绍 1、什么是成本管理 2、?数据成本管理架构 快?存储管理策略 快?存储管理实施?法 未来规划

  • 2021-04-16
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工业边缘计算平台产品介绍

传统工业场景中包含众多要素,人、机、料、法、环。“工业场景+互联网能力"从单个环节切入,寻求全面互联网化升级。通过技术带来工业制造直接成本、间接成本、人力成本下降。通过需求产品的差异化生产,为工业制造业寻找新的利润空间。物联网边缘计算、工业边缘计算、智慧家庭边缘计算、广域接入网络边缘计算、边缘云和多接入边缘计算(MEC) ,在实际部署的商业用例中,上述的六种业务形态可以独立存在,也可以多种业务形态互补并存。

  • 2021-04-15
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德勤5G赋能智慧电力推动电力商业模式创新

5G 网络技术的峰值速率、区域速率、边缘速率,都比 4G 大幅提高。5G 峰值速率最高可达 20Gbps,满足高清视频、虚拟现实等数据的大量传输。5G 的通信时延比 4G 少一个数量级,空中 接口的时延在 1ms 左右,因此为电力差动保护、精准切负荷等超低时延业务应用创造了条件。5G 网络容量更大,每平方公里能够连接 100 万个终端,包括智能家电和各种智能终端,能够满足电 力物联网的海量智能终端的接入需求。5G 技术通过通信原理的优化,会降级传感器或节点的能 耗,不需要对通信设备进行更换电池或者充电,给万物互联提供了很好的技术条件。

  • 2021-04-07
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区块链赋能新型智慧城市 白皮书

作为新兴技术,区块链在新型智慧城市诸多领域具有较大潜力。在基础设施方面,运用区块链技术可探索实现信息基础设备间数据信息的高效交换,提升信息基础设施协同能力。在数据资源方面,借助区块链自身数据不可篡改、可溯源等特性,有望打破原有数据流通共享壁垒,提供高质量数据共享保障。在智能应用方面,依托区块链提供的更加可信的合作环境已经涌现出一批“只需跑一次” 、“数据多跑路”、“精准服务”等亮点应用。中国信息通信研究院智慧城市研究小组与可信区块链团队共同组织编写了《区块链赋能新型智慧城市白皮书》(2019 年)。本白皮书阐述了新型智慧城市发展现状,提出了当前新型智慧城市发展面临的挑战,分析了区块链特点与赋能应用场景,剖析了区块链赋能在部分城市中的探索实践,并提出相应发展建议。

  • 2021-03-26
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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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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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