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5G无线接入网部署规划

对5G业务场景特点及应用发展进行分析,给出面向业务的5G分阶段部署需求策略;基于现有无线设备形态及5G接入网CU/DU重构方案,预判5G NR设备形态及组网特点;综合分析当前无线网发展存在的问题及挑战,建议5G采用C-RAN架构进行组网部署的策略并给出关于BBU/DU池集中度、BBU/DU池集中点以及无线前传的组网方案。在此基础上,结合业务特点及业务发展需求,给出C-RAN架构下的CU/DU部署策略,并提出现阶段的无线网应对部署策略,为后续5G快速部署提前奠定组网架构基础。

  • 2021-12-15
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5G+4G网络协同规划方法及策略研究(频率、覆盖和容量等)

为应对未来快速增长的移动数据流量、超量的物联设备连接和不断出现的各种新业务新应用场景,5G技术应运而生。随着5G技术和产品的逐步发展和成熟,海内外5G牌照先后陆续发放,5G网络大规模建设一触即发。如何精准进行业务预测,高起点规划5G网络,实现5G+4G有效协同,形成一套成熟有效的5G+4G协同规划流程、规划方法和规划策略,为5G大规模建设奠定坚实基础,是当前面临的迫切问题。

  • 2021-12-15
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2021工业实时数据库行业白皮书

工业实时数据库指在工业相关行业中应用的实时数据库,服务对象为上级实时系统(负责在使用现场实时地采集数据、接受实时处理请求并执 行相应的实时处理)。实时数据库是实时系统和数据库技术相结合的产物,最起初是基于先进控制和优化控制而出现的,属于实时系统三大子 系统中的数据系统的核心。

  • 2021-12-14
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我所经历的大数据平台发展史(上篇)-非互联网时代数据模型

“数据模型”只要是跟数据沾边就会出现的一个词,在数据库设计、数据仓库、数据挖掘上、业务里都存在。聚焦一下,这里提到的是数据平台中的“数据模型”。 这是一个非常的抽象词,个人也很难用简单语言把他描述出来,这一章也是整个系列中较为抽象的一章节,同时这个章节将会回答非互联网数据平台数据模型是什么?如何需要数据模型?如何来建设? 在“我所经历的大数据平台发展史(上篇)-非互联网时代数据平台的发展”曾经提到Bill inmon与 Ralph kilmball两位大师的设计理念,对业务的数据按照某种规则进行有效组织并满足业务需求。在构建过程中,有一个角色理解业务并探索分散在各系统间的数据,并通过某条业务主线把这些分散在各角落的数据串联并存储同时让业务使用,在设计时除了考虑业务数据结构要素外,还得考虑可操作性、约束性(备注约束性是完成数据质量提升的一个关键要素,未来新话题主题会讨论这些),这个既要顾业务、数据源、合理的整合的角色是数据模型设计师,又叫数据模型师。

  • 2021-12-14
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企业数字化转型“一把手”应该懂的基本常识

如今,数字化转型作为企业“一把手工程”基本已成共识。据了解,绝大多数的企业数字化转型的“掌舵者”都不具备数字化技术背景。面对眼花缭乱的数字化技术、被吹得天花乱坠的应用场景,难免犯难。 本文讨论三点基本常识,过去往往被许多企业所忽略。之所以称之为“基本常识”,意味着其在过去已经被证明了是对的。 抛开数字化技术带来的颠覆性创新不谈,那毕竟是凤毛麟角的个案。对于大多数企业来说,更加切实可行的选择是,基于当前既有的传统优势,插上数字化技术的“翅膀”,或者“弯道超车”,或者再次腾飞。 以此为假设前提,面对新的环境,常识依然是企业数字化转型中的基本行动指南。

  • 2021-12-14
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数据资产目录为数字化转型提供智能化数据管理能力

数字化转型的核心是数据,数据推动业务创新,业务策略建立在由数据提供信息的决策之上。业务运作越来越多地以数据为导向,专业人士正在使用数据分析和洞察力来做出操作决策,而决策正在通过依赖数据进行培训的机器学习实现自动化。然而,企业和组织普遍存在数据分散、数据来源多,整合后数据不一致:不同数据源的接口众多,同一类数据采用的标准、规则都不一致,另外数据源本身存在脏数据和噪声数据等问题。人们花费了太多的时间去寻找有意义的、可信赖的数据。IDC在2017年的一项调查显示,尽管数据专业人员每周花费大部分时间来获得洞察力,但花在执行分析上的时间仍然只是搜索和准备数据所花费时间的一小部分。每周通过治理保护数据所花费的时间几乎相当于搜索数据所花费的时间。

  • 2021-12-14
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离散制造业生产域制造资源数据标准化及治理建设思路

当前,制造领域各种融合理念比较盛行,工业化和信息化融合,设计-工艺-制造一体化融合,云计算、大数据、物联网融合,传统制造业向智能、智慧等方向转型,在这些大的背景下前提下,作为最基本、最底层的制造资源,其实这些最基本的单元在以往的离散制造业工程应用实践中一直没有得到应有的重视,离散装备制造业作为传统制造业,体量虽然大,但是管理模式也比较难集中提炼,以往一直在向ERP、MES、PLM等业务系统去突破和整合,制造资源系统很少有亮点地方,在此,笔者在过去20年项目经验中,对制造资源取得实践总结一下,分享出来,供大家一起讨论和交流。

  • 2021-12-14
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数据库设计过程和规范

1、系统需求分析阶段 2、概念结构设计阶段 3、逻辑结构设计阶段 4、物理结构设计阶段 5、数据库实施阶段 6、数据库执行与维护阶段

  • 2021-12-14
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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

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华为数字化转型之道

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基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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智能工厂(离散)实施方法论

智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者,时间周期上会到秒级,这样导致数据量非常大,比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。

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