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P-IoT自组网模式研究

为降低专网物联网(P-IoT)的建网成本,实现灵活部署和增强抗毁性以满足行业用户的应用要求,需对P-IoT自组网模式进行研究。首先,阐述了P-IoT自组网模式的重要性;在此基础上,从系统架构、支持的拓扑类型、协议栈设计以及技术优势对P-IoT自组网模式加以分析;最后,分析了P-IoT自组网模式在智能抄表与智能林防领域的创新应用。P-IoT自组网模式在多种应用环境下都能很好地满足行业用户的需求,在未来专网市场P-IoT自组网模式必将具备极强的竞争力。

  • 2021-12-07
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3GPP中URLLC标准研究进展

为了应对未来移动流量与设备连接数量的爆炸式增长,第五代通信系统(5G)将通信服务从人与人之间通信渗透到物联网及各种垂直行业领域,3GPP从NR第一个版本开始就开展了针对低时延高可靠通信的标准研究工作。首先概述了URLLC在3GPP中研究的标准化进程;然后列举了URLLC用例与需求,基于多样化的需求指标,详细介绍了使能URLLC业务的物理层关键技术与其在3GPP各个阶段的研究进展;最后,总结全文并对未来URLLC技术的发展做出展望。

  • 2021-12-07
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URLLC关键技术和网络适应性分析

URLLC作为5G三大场景之一,具有超低时延和超高可靠的特性,成为传统通信切入垂直行业的重要突破口。首先分析了URLLC的低时延关键技术和高可靠关键技术,以及URLLC增强的相关技术,再以中国电信和中国联通的3.5 GHz网络为例,分析了URLLC在TDD网络的适应性。

  • 2021-12-07
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URLLC关键技术研究与空口时延分析

URLLC作为5G三大场景之一,其具有超低时延和超高可靠的特性,可广泛应用于多个行业中。在URLLC低时延高可靠的关键技术研究的基础上,对TDD/FDD NR下的eMBB与URLLC空口数据收发时序和环回时延进行了对比分析,提出了URLLC网络部署建议。

  • 2021-12-07
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URLLC技术研究及其在智能网联行业的应用探讨

智能网联汽车产业旨在构建“人-车-路-云”协同的智慧交通体系,是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态[1-2]。车辆的网联化、智能化对大量数据的传输和对业务时延都提出了很高的要求。将5G大带宽、高可靠、低时延的特性应用于其中,能够显著提升通信网络性能、拓展应用范围。本文将介绍URLLC技术研究进展,并进一步分析URLLC技术在智能网联领域的应用并给出建议。

  • 2021-12-07
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5G新通话概念和关键技术

在3G、4G时代,借助网络技术速率带宽的大幅提高,实时通话业务仍以语音市场为主,音质实现了高清HD音质的传输,并且支持电话会议。在音频通话基础上,在开始拓展视频市场,支持视频通话。怎么把带宽更高效的利用成为业务发掘的重点,各种增值业务的不断的出现。大家都关注到通话接通前的等待时间的需求,音频、视频彩铃,以及通话后的通话助手开始出现,未接听电话的短信提示等等,业务和体验一直在不断升级。

  • 2021-12-16
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强人工智能与泛心论

泛心论近年来备受瞩目,查尔默斯等人注意到,强人工智能势必会导致某种很强的泛心论观点。但是这种泛心论高度依赖信息概念或计算概念的适当阐释,可以说是一种以泛计算主义为基础的泛心论,与当前典型形态的泛心论有着重要的区别。强人工智能并不能为这种典型形态的泛心论提供实质性的支撑。同样,典型形态的泛心论也不能直接为强人工智能提供佐证。

  • 2021-11-02
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10年内,19个关键技术将改变世界

据国外媒体报道,从无人驾驶汽车到机器人工人,在我们熟悉所有这一切之前,未来正迎面走来。 根据世界经济论坛全球议程理事会关于《未来软件与社会》的一份报告,到2025年前,很多新兴技术将会达到其临界点。该理事会调查走访了超过800名来自技术行业的企业高管和专家,并分享了他们关于这些黑科技走进主流社会的时间表。

  • 2021-11-02
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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产品介绍

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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