北斗卫星导航系统与第五代地面移动通信（5G）系统都是国家重大基础设施。卫星无线电测定业务（Radio-Determination Satellite Service，RDSS）是北斗系统的特色服务，其出站信号位于 S 频段，与地面 5G 信号频率接近。 由于 5G 基站发射信号的功率远高于北斗 S 信号的落地电平，因此会对北斗 S 信号造成干扰。从信号角度出发，研究地面 5G 对北斗 S 信号的影响及处理对策。分析了北斗 S 信号的特征，用等效载噪比评估了地面 5G 信号对北斗 S 信号的干扰，提出了 3 种提升北斗 RDSS 和地面 5G 兼容性的策略。仿真结果表明，在无遮挡条件下，经过干扰滤波处理后，北斗 RDSS 用户机与 5G 基站的最小安全距离为 40 m。
截止目前，工信部为我国5G技术研发试验规划了以下4个频段：3.3-3.6GHz频段、4.8-5.0GHz频段、24.75-27.5 GHz频段、37-42.5GHz频段。充分体现了我国大力支持5G国际标准和技术验证、加速推进5G产业发展的决心。而大规模天线技术无疑是5G系统中的最关键的技术之一。
在业务与技术的双重驱动下，5G无线网络的架构也正在发生巨大变化。从模型驱动到数据驱动；从宏观规划到精准管控，从网络业务分域自治到网业协同、网随业动，从封闭系统到敏捷定制、生态开放。管理、控制及无线资源调度都逐步引入AI，提升RAN接入能力。基于云网融合的基础设施，将定制网络和AI能力产品化对外输出。无线智能管理从传统的OAM的FCAPS进一步演进支持智能无线切片管理，无线数据分析、意图策略管理、AI模型训练/推理等智能特性。
5G与LTE双连接，两者优势互补，在不同制式、不同频段、不同站点和不同业务诉求之间实现有效的区域级协同和灵活高效的分配资源，是实现5G NR早期快速部署和网络平滑演进的有效途径。分析了5G与LTE双连接应用的必要性，研究了5G的双连接架构特点，探讨了5G的双连接架构选择思路，为未来5G网络双连接技术的应用提供了参考。
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为了实现5G用户的QoS保障，提升5G用户的客户感知水平，首先分析5G应用的网络需求，然后分析用户在弱网环境下的5G QoS保障问题，接着阐述5G弱网的定义及弱网感知的方法，最后提出基于弱网感知的5G QoS保障服务实现方案，以满足5G用户的差异化网络需求，同时优化5G网络资源分配。
兰州电网东西狭长，东起榆中，西至红古，距离长达200 多km。国网兰州供电公司肩负着35～330 kV 线路的巡视维护工作。兰州公司从2013 年开始，在通信运营商3G 网络基础上不断探索，组建了基于WiFi+Mesh 的5.8G 专网。但随着视频监控设备的增多，设备供电局限性、网络通道遮挡、视频流通信阻塞、设备稳定性降低等问题日益突出，原有的网络架构已不能满足现有的视频巡视作业。文献[1-6]提出了一些视频监控网络建设方案，但大都无法解决网络架构单一、覆盖范围小、设备电源不稳定等问题。因此，以国网公司与铁塔公司合作为契机，创新性地提出一种在共享铁塔模式下的新型视频专网组网架构方法，该方案与传统组网方案相比，依托铁塔公司现有站点作为5.8G 专网传输装置媒介，可有效扩大网络基站范围，提高基站供电可靠性，改善原有单点对单点或单点对多点的组网方式，优化网络结构，对输电线路可视化发展意义重大。
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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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后，全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟，共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型，转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达，依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态，市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后，各环节数据互通困难，难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化，缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升，以及用户行为日益复杂，这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。
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