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针对行业用户的5G规划研究

5G网络除了要支撑个人业务发展外,更重要的是支撑行业应用。如何针对行业用户规划5G网络,使之能力与行业需求相匹配是当前研究的重点,通过行业需求分析,深入了解行业对网络的指标、能力要求,从而根据这些需求制定相应的网络建设方案。

  • 2021-12-21
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基于场景的5G技术和业务

在移动通信从1G到5G进行跨代演进的同时,计算技术也在进行跨代演进:小型计算机时代(始于1970年代)、个人电脑时代(始于1980年代)、桌面互联网时代(始于1990年代)、移动互联网时代(始于2000年代)、可穿戴计算时代(始于2014年)。

  • 2021-12-21
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5G-Advanced无线标准化发展趋势及热点方向解析

3GPP作为全球影响力最大、落地商用最成功的通信标准化组织之一,其制定的5G标准已于2020年7月被国际电信联盟ITU确认为在IMT-2020框架下的唯一5G标准。5G标准化在走完R15、16和17三个版本之后,3GPP在2021年4月决定从R18开始正式启动5G演进标准的制定,并且正式将5G演进标准定名为5G-Advanced。

  • 2021-12-21
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面向用户体验的5G视频业务边云协同策略

随着5G网络商用部署步伐的加快,以5G网络和MEC技术为基础的移动通信网络大带宽(enhanced Mobile BroadBand,eMBB)、超高可靠超低时延(ultra Reliable Low Latency Communications, uRLLC)和海量连接(massive Machine Type Communication, mMTC)成为牵引5G应用落地的核心能力。在众多的垂直行业需求中,以4K/8K高清视频、增强现实/虚拟现实(Augmented Reality/ Virtual Reality,AR/VR)为代表的视频业务无疑是5G+MEC技术的“杀手锏”应用。本文以 MEC平台和云平台部署位置、部署模式、部署条件、部署规模和平台能力等差异为出发点,围绕 5G视频业务用户体验,分析5G视频业务终端视频显示能力对视频文件带宽需求的影响,提出基于面向用户体验的5G视频业务边云协同策略,可以在不降低用户体验质量的条件下降低5G视频业务对MEC平台存储容量和传输带宽的需求,提高边云协同效率。

  • 2021-12-21
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5G创新深度研究报告:硬件、应用、流量

从产品以及应用场景来看,iPhone 11 在材料、设计以及交互方式上领先创新(包括高频材料、3D 光学等), 本质上是 4G 向 5G 过渡期的提前探索。预计 2020 年安卓阵营将继续推出多款 5G 手机,成为 5G 终端的起点, 而苹果则将在 2020 年推出 5G 版本的 iPhone,且 VR/AR、智能汽车等新型终端有望放量,带动 5G 终端渗透率 大幅提升。而带有创新配置的终端保有量不断积累,也将使 AI、VR/AR 等新兴应用场景具备更大的推广可能, 有望再次看到应用与硬件之间的相互促进和良性循环。

  • 2021-12-21
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5G核心网SA组网方案及4G/5G互操作探讨

SA(Standalone 独立组网)架构是5G核心网的目标架构。在SA架构下,4G/5G互操作是在核心网实现。本文针对4G/5G核心网互操作,分析了控制面网元整体部署架构、接入层网元组网、用户数据库迁移、计费、语音及短信方案,同时结合4G核心网现状,给出核心网互操作部署建议。

  • 2021-12-21
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5G助力工业互联网发展

8月29日至31日,备受关注的“2020工业互联网大会”在云端举办。在此期间,与工业互联网相关的新技术、新应用、新模式和新业态在政产学研用各方中间碰出火花。工信部部长肖亚庆在讲话中谈到,“工业互联网作为第四次工业革命的重要基石,在支撑实体经济数字化、网络化、智能化转型,培育壮大新动能方面发挥着日益重要的作用。”工信部副部长刘烈宏表示,下一步重点做好五个方面的工作,而其中深入实施“5G+工业互联网”512工程,持续推进工业互联网试点示范便是其中之一。

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5G异网漫游部署方案研究

5G异网漫游能最大限度地推进网络的开放共享,加强资源复用,提升5G网络的整体发展效能。5G异网漫游包括核心网漫游和接入网共享2种技术路线,在漫游区域,漫游运营商向本网用户和其他运营商的漫游用户提供话音、数据和短消息等业务,保证同等通信质量。当前5G异网漫游还存在诸多技术与合作机制方面的挑战,需要加快推进技术攻关、设备开发和测试验证。

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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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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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