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智能化楼宇自动蓄水控制系统

智能化楼宇自动蓄水控制系统智能化楼宇自动蓄水控制系统智能化楼宇自动蓄水控制系统智能化楼宇自动蓄水控制系统智能化楼宇自动蓄水控制系统

  • 2021-12-06
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一种智能化温室控制系统设计

一种智能化温室控制系统设计一种智能化温室控制系统设计一种智能化温室控制系统设计一种智能化温室控制系统设计一种智能化温室控制系统设计

  • 2021-12-06
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LTED2D频偏估计算法及其仿真分析

以LTE D2D为应用场景,提出了一种先估计小数倍频偏、后估计整数倍频偏的估计算法,小数倍频偏估计算法利用D2D同步信号的特殊结构和周期性,优化了估计精度;整数倍频偏的频率估计范围可以按需调整,解决了LTE D2D系统需要估计大频率偏差的问题。给出了算法在AWGN/EVA信道模型下的性能仿真和分析,仿真显示在特定参数配置下所提算法引入的性能损失(相较于0频偏的理想情形)小于1 dB。

  • 2021-12-08
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分场景5G辅载波门限策略研究及实践

在NSA组网下,为提升5G边缘用户的感知速率,开展研究NSA组网架构下辅载波添加门限(B1)与辅载波删除门限(A2)的合理设置,依据现网测试数据和NR覆盖电平的基本要求,同时结合集中开站流程特点,划分为覆盖场景和干扰场景,分别对不同场景的参数设置进行了分析,得出NSA辅载波门限集中开站场景化策略,从而在网络开站源头进行提前优化,为后续在5G全面部署应用下提高优化效率。

  • 2021-12-08
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基于深度自编码器的移动通信基站异常度检测

传统的运维模式已无法满足4G以及5G网络运维的需要,运用人工智能和大数据等新技术,实现主动运维、快速运维和精准运维已成为网络运维发展的新趋势。基站异常检测是新型运维模式的一项重要内容,因此提出一种基于深度自编码器的基站异常度检测方法。首先对故障告警、相关性能KPI以及OMC运维指标分别建立稀疏降噪自编码器模型,然后综合三个模型的结果,对基站进行全面的异常度评测。该方法具有准确性高、评测粒度细、容易实施等特点,经过实际的试点应用,验证了该方法的有效性,为后续网络运维部门进行基站精准巡检以及进一步实现智能运维提供了可靠的数据支撑。

  • 2021-12-08
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5G与Wi-Fi接入的网络融合发展分析

随着运营商全力加快对5G移动网络的部署,5G在商业楼宇、工业生产或其他室内应用场景与Wi-Fi无线局域网接入融合将成为实现5G端到端商业部署的关键环节。分析了3GPP Release 15以及Release 16关于5G网络与Wi-Fi接入融合的标准演进和关键技术,然后对于网络融合中的技术挑战进行了探讨和评估,最后对5G与Wi-Fi网络融合的社会应用进行了前景展望。

  • 2021-12-08
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基于回归分析算法的5G室分变频双路功率差与速率关系研究

目前在实现5G深度覆盖的同时,5G室分双路变频策略可最大化利用现网4G单路DAS,使之快速、低成本地升级改造成具备MIMO能力的5G室分方案。通过场景选取、测试方案等策略寻优,对新型5G室分变频双路系统进行双路功率差与下载速率的测试采样,并采用MATLAB编程技巧、经典函数使用等研究方法,研究分析其双路功率差与速率的量化关系,根据一元线性及一元多项式回归分析算法计算出当双路功率差约在4.72 dB以内时,下载速率降幅可控制在5%范围内。

  • 2021-12-08
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室内导航定位技术研究进展与展望

室内导航与定位系统是指在各种室内空间中采用不同技术来实现人员室内导航以及对人员、物体的定位与跟踪。随着物联网技术的发展,人员、物体在经济行为、个人活动、军事等应用领域的定位需求越来越多。在室外有全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS),是一种普适且成熟的方案可以让人们在室外实现导航与定位;但是在室内空间越来越庞大的今天,各个工厂车间、大型购物商城、办公楼、地铁站的不断建设,基于室内的导航与定位对人员、物体的安全与监测是必不可少的,人们在室内环境中的位置服务需求已经日趋显著,国内外学者进行了大量探索与研究。目前室内导航定位系统大都基于临近探测、三角、多边定位、指纹定位法来实现,或者为了提高精度采取组合定位的方法。但是由于多路径效应影响,室内环境易变、复杂,尚未有一种普适的解决方案;所以如何提升精度、实时性、安全性,提高可扩展能力,降低成本仍然是研究的热点,使得人们无论在生活还是工作环境中可以随时随地获取位置信息,享受基于位置服务带来的便捷。

  • 2021-12-15
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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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