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5G基站智能节能方案研究

提出一种5G基站智能节能方案,用于降低5G基站设备能耗、节省5G网络运营成本、实现移动通信行业节能减排。所提方案是基于人工智能技术,从网络层面统一配置4G/5G基站节能策略,根据网络选定区域内小区的历史业务数据,构建基站业务负荷预测模型,并生成最优的网络节能策略,根据网络节能策略分别执行各基站的节能任务。在节能任务执行后,基站智能节能方案将根据区域内反馈的全网节能效果、网络KPI指标变化、用户感知质量变化等数据,进一步优化节能参数,提高网络节能效果。所提方案可对基站业务量进行准确预测及全天候实时监控,并自动生成节能策略,实现基于多制式网络智能协同的网络区域级智能节能,使节能策略能够适应网络负荷变化,执行更具有灵活性。

  • 2021-12-10
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4G和5G频谱共享技术

目前4G向5G重耕过程中存在频谱利用不平衡的问题,可采用动态频谱共享的技术解决。基于对现有频谱共享方案的原理分析,通过理论测算和实验室测试结合的方法研究终端和基站各功能特性对于终端性能的影响。动态频谱共享对下行影响较大,对上行影响较小,不同功能选择会对性能带来差异,同时频谱方案、基站通道数同样会带来性能差异。基于结果分析,提出4G和5G频谱共享的实施方案,包括硬件配置方案、频谱选择方案、通道配置方案、功能选择方案,以改善现网的性能。

  • 2021-12-10
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光缆在线监测系统研究

光纤通信具有容量大、传输距离远、抗干扰能力强、保密性好等诸多优点,加上光缆可与油气管道“同沟同缆”建设,很大程度上节省了光缆线路的铺设费用,因此,光纤通信已逐步成为当前油气管道通信建设的主要方式。然而,油气管道多处于偏远地区,深埋于地下,地震、洪水、泥石流、地质沉降等自然因素,以及基建施工、农业耕作等人为因素,都易造成同沟光缆的损坏,进而引起通信故障。如何快速、精准定位光缆故障点,如何建设与石油行业相适应的精确化、自动化、智能化的光缆监测系统,提高光缆运维效率,降低光缆的维护成本,是石油行业在光纤通信领域亟须解决的课题。

  • 2021-12-10
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5G基站射频传导测试研究与应用

5G基站的射频性能测试可以分为传导测试和OTA(Over The Air,空口辐射)测试两类。射频OTA测试作为新引入的测试需求,已经有大量人员进行过相关研究[2-4]。射频传导测试作为传统测试项目,其测试过程中存在发射机测试模式的选取、接收机参考测量信道配置、测试项目间关联性、测试结果与设备性能的相关性等多个关键点值得进行深入研究。当前除3GPP系列标准中对传导测试方法进行规范性说明外,国内外对相关测试方法或实施方案详细介绍的文献资料很少。射频传导测试系统方面,现有的测试系统仅针对5G终端,并无针对5G基站的成熟的传导测试系统。本文主要通过对5G基站射频传导一致性测试项目的梳理归纳,分析不同测试项目的配置、考量的设备指标及其对实际网络的影响,并结合实际测试的经验,提出了5G基站射频传导一致性测试的方案。

  • 2021-12-10
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基于攻击图模型的网络安全态势评估方法

针对网络攻击出现的大规模、协同、多阶段的特点,提出一种基于攻击图模型的网络安全态势评估方法。首先,结合攻击事件的时空特征融合多源告警数据构建网络攻击行为特征;其次,基于告警信息映射攻击节点,关联多步攻击的路径;再次,在构建攻击图的基础上,结合转移序列构建攻击节点转移概率表,将转移概率引入攻击图中,推断攻击者的攻击意图;最后,针对最大可能的攻击路径,对大概率的攻击节点进行安全态势评估,科学量化网络攻击后潜在攻击节点的安全态势,为网络安全管理人员提前做好防护提供理论支撑和科学依据。

  • 2021-12-10
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5G网络路测分析及应用

随着5G网络的商用化部署,路测是测试及评估5G外场网络性能和功能、分析网络问题的重要方式之一。首先,基于国内5G SA网络外场路测数据,重点分析5G网络的覆盖、业务指标、移动性等基础性能。随后,通过5G网络与终端芯片的互操作测试异常问题,介绍路测在问题定位分析的应用。最后,结合5G网络发展及在垂直领域的应用,提出了5G路测技术方案研发的建议。

  • 2021-12-10
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(基础知识)一篇文章读懂摄像头帧率、码流、分辨率的关系

(基础知识)一篇文章读懂摄像头帧率、码流、分辨率的关系(基础知识)一篇文章读懂摄像头帧率、码流、分辨率的关系(基础知识)一篇文章读懂摄像头帧率、码流、分辨率的关系(基础知识)一篇文章读懂摄像头帧率、码流、分辨率的关系

  • 2021-12-13
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「基础1」交换机端口链路类型介绍

「基础1」交换机端口链路类型介绍「基础1」交换机端口链路类型介绍「基础1」交换机端口链路类型介绍「基础1」交换机端口链路类型介绍

  • 2021-12-13
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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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新兴技术研究:农业科技风险投资首秀

2026年第二季度前十大交易均为后期风险投资轮,没有早期或种子期交易进入前列。加上交易数量萎缩,这一集中趋势表明投资者正为少数经过规模化、处于后期阶段的公司开出更少但实质上更大的支票。

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中国制造业PMI报告

在13个分指数中,有11个与6月份相比录得下降。值得注意的是,新订单指数7月份下跌2.7点,降至三年低点48.5,显示市场需求恶化。新出口订单指数跌破关键50点,降至49.6,重新进入收缩区间。在此背景下,产出指数7月份下降1.5点至49.9,指向制造业生产略有收缩。此外,投入采购指数下降2.0点至49.4,表明采购活动减少。此外值得注意的是,出厂价格尽管投入价格持续上涨,但仍进一步下降:材料价格持续上涨,但速度放缓,投入 价格指数为53.2。与此同时,出厂价格指数微降0.4点至47.8,显示出厂价格下降。

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重卡超充化、运动域智能化助力电动汽车产业高质量发展

构建以兆瓦超充为主的充电基础设施是推动重卡电动化从封闭场景走向开放场景的关键。围绕“点-线-面”,联合客户与伙伴共同打造高质量兆瓦超充网络。

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2025法国光伏发电应用国家调查报告

国际能源署光伏发电系统计划(TEA PPS)是国际能源署(1EA)内的一项合作计划(TCP),成立于1993年。该计划的任务是“加强国际合作,以促进光伏太阳能作为可持续能源系统转型基石的作用。”为实现这一目标,该计划成员已开展多种光伏发电系统应用领域的联合研究项目。该整体计划由一个执行委员会领导,该委员会由每个国家或组织成员指派一名代表组成,该委员会指定不同的“任务”,这些任务可以是研究项目 或活动领域。

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