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基于机器学习算法的LTE高投诉小区预判方法

将用户投诉映射到网络性能问题,并利用机器学习算法建立4G KPI与用户投诉之间的关联,构造基于网络性能指标的用户投诉预警模型。以用户感知层面的大数据分析结论为抓手,提升网络优化和网络运维的质量,并提升其实时性和准确性。将输出的决策树模型以静态规则部署在系统中,可将预判的疑似问题小区名单直接送达建维优相关人员,实现了高投诉小区问题解决的闭环以及问题的可追踪可回溯。

  • 2022-01-04
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基于场景的5G pattern选型优化研究

介绍了5G关键技术Massive MIMO的波束赋形功能。从多个场景下的Pat-tern模式入手,提出了不同场景下的波束选型。对5G现网深度覆盖场景采用不同的Pattern选型进行测试分析、优化归类,最终成功梳理出深度覆盖场景下的Pattern选型建议,使5G基站发挥最大效果,进一步提升深度覆盖和用户感知,对5G网络优化有指导意义。

  • 2022-01-04
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基于SA组网的中国联通5GC网络信令数据采集方法探讨

随着网络的发展,基于SA组网的5GC网络部署已被排上日程,三大运营商已经开展了相关网络建设和试商用。在如今的大数据时代,数据表现出了更大的价值,电信网络大数据在保障网络质量运行、业务分析、用户行为偏好分析、疫情防控、提高社会服务能力等多方面提供了无法替代的数据能力。由于5G网络的虚拟化演进、软硬件解耦、VNF大规模应用及部署模式的改变,传统的信令采集方法已经不适用于5G网络,介绍了实现基于SA组网的5GC网络的信令数据采集方法,分析了软采和硬采的区别与联系,并对相关信令采集组网进行了详细阐述。

  • 2022-01-04
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5G“机卡网业”协同发展支撑方案

当前,5G业务推广及5G网络建设工作正在各地同步推进,5G终端和5G用户标签的数据越来越多地被应用到营销和规划建设中,阐述了一套支撑5G“机卡网业”协同发展的数据分析方案,包括5G终端的识别、5G用户的识别以及5G终端用户业务分析及驻留分析模型等。

  • 2022-01-04
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大数据背景下社会治理模式构建及应用

近几年来,我国为大数据的发展建立了良好的政策环境和社会基础。大数据的快速发展,为社会治理创新带来重要机遇。从大数据入手,研究与社会治理的关系,从治理模式、应用服务等方面,创新社会治理模式,构建大数据背景下的社会治理新模式。

  • 2022-01-04
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基于MRO的用户切片分析及立体保障

基于S1-MME信令数据与MRO数据的关联,以及与BOSS用户账单、详单数据的关联,实现不同套餐类型用户的切片分析,找到了特定4G套餐用户的全业务感知分析方法,并针对该类用户的工作地、住宅地、周末常驻地(若与工作地、住宅地不同的话)进行网络感知判断,从而实现全业务、全方位立体网络保障。同时,该方法也可以实现特定漫游用户的专项分析及保障。和传统的BOSS详单分析相比,有效地提升了效率。

  • 2022-01-04
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中国联通VoLTE部署条件及解决方案研究

首先分析VoLTE各语音业务质量与无线环境的相关性,给出VoLTE部署条件的无线网指标要求。其次,基于MR评估分析现网L1800小区满足VoLTE部署情况及需增补覆盖的小区数量,最后,针对弱覆盖区域,给出了eSRVCC+3G解决方案和L900解决方案,为VoLTE的部署及优化提供参考。

  • 2022-01-04
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基于MR数据的维优规建一体化网络覆盖提升方案

随着LTE网络的逐步完善,室内深度覆盖不足的问题日益凸显,成为通信运营商和铁塔公司关注的重点。介绍MR基本原理和MR弱覆盖的判决标准,分析引起MR弱覆盖的原因,提出一套解决MR弱覆盖的流程,从维护、优化、规划、建设4个方面研究解决MR弱覆盖的方案和措施,试点效果良好。

  • 2022-01-04
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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

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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