基于作物蒸散量模型的智能化滴灌控制系统研究

基于作物蒸散量模型的智能化滴灌控制系统研究基于作物蒸散量模型的智能化滴灌控制系统研究

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通信枢纽楼配电系统改造案例分析

介绍了一例通信枢纽楼的配电系统改造案例，根据其面临的供用电风险，结合负荷增长预测，提出了2种改造方案，通过深入的技术、经济对比，确定了符合中长期需求的技术改造方案，同时反证了工程建设项目合理规划的重要性，提出了“网状结构”分级配电的标准范式。对通信枢纽楼配电系统的规划建设、运行维护以及安全管理有借鉴意义。

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MEC在移动网中的部署及应用

从运营商的角度分析MEC在移动网络中发挥的作用和重要意义。对MEC在4G和5G网络中的部署方法进行了研究，并对MEC在4G网络中的智能安防、CDN下沉和5G网络中的VR/AR、车联网等典型应用进行分析，详细地介绍了MEC在移动网络中的实际部署和应用。

2022-01-04
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基于大数据的物联网质量分析系统开发应用

移动物联网业务飞速发展，但传统的维护模式很难满足物联网业务需求。通过DPI信令采集和大数据分析体系开发智能化监测平台，实现物联网业务端到端的全流程分析、智能监控、提前预警、故障处理等功能，从而有效提升网络质量和性能，提升业务感知，支撑市场业务发展。

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FDD 1800室分接收底噪不达标问题研究

现网室内覆盖引入FDD 1 800 MHz后，出现了室分底噪异常抬升问题，严重影响4G用户感知。基于此，分析了FDD 1 800合路建设后的互调干扰，深入研究了当前无源器件的互调抑制度、功率容量等性能指标及其影响，基于功率容限设置提出了高性能器件与一般器件相结合的干扰问题解决方案，保证室分系统的质量和稳定性，提升用户体验。

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基于MRO的用户切片分析及立体保障

基于S1-MME信令数据与MRO数据的关联，以及与BOSS用户账单、详单数据的关联，实现不同套餐类型用户的切片分析，找到了特定4G套餐用户的全业务感知分析方法，并针对该类用户的工作地、住宅地、周末常驻地（若与工作地、住宅地不同的话）进行网络感知判断，从而实现全业务、全方位立体网络保障。同时，该方法也可以实现特定漫游用户的专项分析及保障。和传统的BOSS详单分析相比，有效地提升了效率。

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基于SA组网的中国联通5GC网络信令数据采集方法探讨

随着网络的发展，基于SA组网的5GC网络部署已被排上日程，三大运营商已经开展了相关网络建设和试商用。在如今的大数据时代，数据表现出了更大的价值，电信网络大数据在保障网络质量运行、业务分析、用户行为偏好分析、疫情防控、提高社会服务能力等多方面提供了无法替代的数据能力。由于5G网络的虚拟化演进、软硬件解耦、VNF大规模应用及部署模式的改变，传统的信令采集方法已经不适用于5G网络，介绍了实现基于SA组网的5GC网络的信令数据采集方法，分析了软采和硬采的区别与联系，并对相关信令采集组网进行了详细阐述。

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基于机器学习算法的LTE高投诉小区预判方法

将用户投诉映射到网络性能问题，并利用机器学习算法建立4G KPI与用户投诉之间的关联，构造基于网络性能指标的用户投诉预警模型。以用户感知层面的大数据分析结论为抓手，提升网络优化和网络运维的质量，并提升其实时性和准确性。将输出的决策树模型以静态规则部署在系统中，可将预判的疑似问题小区名单直接送达建维优相关人员，实现了高投诉小区问题解决的闭环以及问题的可追踪可回溯。

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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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