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基于SDN的智慧云网研究与实践

基于SDN的公有云平台一方面继承了云计算的独特优势,实现了硬件资源充分利用、业务快速部署和弹性资源动态应用,另一方面具备SDN的业务控制与网络能力相分离以及Overley网络灵活部署与快速重构等能力,实现了真正意义上的云网协同。随着智能专线和多个SDN云的建设,云/管/端逐步实现业务快速开通、按需使用、动态调整和全云漫游能力,最终构建高度自动化的智慧云网。

  • 2022-01-04
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移动大数据在通信工程勘察设计中的应用

首先通过对通信工程勘察步骤进行分析,指出了当前勘察设计中存在的困难,给出了在勘察设计中引入大数据的必要性。然后通过对中国移动支撑系统中存储的大数据进行分析,梳理出能够支撑通信工程勘察设计的数据,并根据数据内容进行分类,最后给出了大数据在勘察设计、方案编制以及网络优化环节的具体应用方法。

  • 2022-01-04
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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。

  • 2022-01-04
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大气信道中空间光通信的性能预算

针对应用于大气信道的空间光通信系统,首先介绍了5种常见传输光的类型及特性。然后根据推导的光束尺寸和相前曲率半径表达式,模拟了发射光束尺寸为2 cm的1550 nm激光束,在不同相干性状态下接收端光束传输扩散特性经3 km传输后的变化趋势。最后针对整体链路推导了链路余量和链路可靠性表达式,为空间光通信系统选择最佳光束类型、系统设计参数以及链路预算分析提供理论依据。

  • 2022-01-04
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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。

  • 2022-01-04
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AI智能运维在5GC SA网络中的应用研究

5G带来通信网络能力提升的同时,全新的网络形态和网络规模也给运维工作带来了极大的挑战,而变化最大的5G核心网,由传统CT网络演变成NFV+SDN网络,传统的OSS工具已难以支撑。随着大数据和人工智能的发展,采用AI技术实现智能运维成为解决5GC网络监控、隐患发现、故障定位/修复的主要手段。重点探讨AI算法在5GC网络指标异常检测、KPI-告警关联中的应用。

  • 2022-01-04
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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。

  • 2022-01-04
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构建基于AI算法的无线网络智能扩容优化体系

针对无线网络面临的扩容投资受限、扩容不及时、扩容标准单一等问题,通过引入KMeans聚类算法、KK关联规则等AI智能算法,实现小区场景聚类、流量压抑识别与测算,并通过自动化工具开发实现智能优化和自动输出扩容方案。研究结果表明,该模型可智能识别高价值流量压抑小区并估算出压抑流量,可作为精准智能扩容的基础平台。

  • 2022-01-04
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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新时代背景下零碳园区建设的原理和方法

2026年“十五五”开局的绿色转型使命 统 2026年作为“十五五”规划开局之年,中国正以前所未有的决心推进经济社会全面绿色转型。实现碳达峰、碳中和不仅是应对全球气候变化的国际承诺,更是我国实现可持续发展、构建新发展格局的内在要求。

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