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AI智能运维在5GC SA网络中的应用研究

5G带来通信网络能力提升的同时,全新的网络形态和网络规模也给运维工作带来了极大的挑战,而变化最大的5G核心网,由传统CT网络演变成NFV+SDN网络,传统的OSS工具已难以支撑。随着大数据和人工智能的发展,采用AI技术实现智能运维成为解决5GC网络监控、隐患发现、故障定位/修复的主要手段。重点探讨AI算法在5GC网络指标异常检测、KPI-告警关联中的应用。

  • 2022-01-04
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运营商智慧中台建设思路探讨

新基建大潮兴起对信息基础设施建设提出了新的能力需求,通信网络需要推动运营模式的转型升级,构建网络+中台+应用的5G场景化运营新模式,通过智慧中台对云网能力进行聚合/拉通/开放。介绍了运营模式的发展趋势,并从智慧中台的建设原则、架构设计、建设方式、对业务的赋能方式等方面进行了探讨,智慧中台将在产业数字化转型方面发挥重要作用。

  • 2022-01-04
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电信计费业务中基于复购行为的协同过滤营销推荐

移动互联网时代下,通过挖掘电信运营商计费业务订购行为数据,发现用户复购行为规律,并构建用户对于不同业务的兴趣偏好。进一步计算业务之间的相似度,在此基础上提出了基于复购行为的协同过滤营销推荐算法,以提升用户复购频次。为了评估算法的有效性,选取不同的数据模型在视频会员营销中进行测试,结果表明所提算法能够取得较好的转化效果。

  • 2022-01-04
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ICT机房基础设施监控系统标准化建设研究

针对当前ICT机房基础设施监控系统建设中存在的多监控子系统并存、各子系统条块分割、底端采集设备不通用、系统间无法数据共享、无法联动、互联接口不统一等问题,从底端采集设备、B接口、中间数据库、监控平台软件功能等几个方面,提出ICT机房基础设施监控系统的标准化建设方案,涵盖了底端采集设备统一组网、采集数据共享和系统功能测试评估等方面,以满足今后ICT基础设施监控大数据分析和智能控制的需求。

  • 2022-01-04
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一种使能5G的AI深度学习训练与服务平台

以深度学习为代表的AI技术可以广泛用于5G网络的故障分析、网络覆盖、性能优化、网络容量预测、精准网络建设、能耗管理、资源调度、网络切片、客户服务等领域,从而提升网络运维效率,降低网络运维成本。研究并实现了一种端到端的AI深度学习训练和服务平台,从而为5G各类应用服务的快速构建提供支持。

  • 2022-01-04
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基于Cloud VR的数据可视化研究

现有的数据可视化工具提供直观的数据分析方式,VR在显示复杂数据方面提供了更好的方式,VR在数据可视化中突出数据流中更为精细的细节,使用户能够从完全不同角度来观察数据。目前,VR用户体验不够流畅,用户消费成本较高,通过云端渲染的Cloud VR可以很好地解决当前数据可视化的问题。

  • 2022-01-04
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5G容量能力分

给定5G不同的帧配置,分析不同配置对系统容量的影响。在典型配置场景下,分析了5G系统的频谱效率、控制信道和信号的开销,以及调度周期内传输的符号数,在此基础上,分别测算了极限条件、模拟条件的容量和精细容量。进一步地,为了使结果更可靠,根据TBS协议规则,给出了TBS容量的计算方式和流程。结合不同的容量结果进行了对比分析,对即将到来的5G的组网及优化提出了相关指导意见。

  • 2022-01-04
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5G一体化微RRU系统性能研究

随着5G网络大规模商用,新型移动应用业务也对5G网络的各项指标提出了更高要求,而绝大多数移动业务发生在室内,所以关于室内场景网络部署所涉及的产品、技术、方案等亟需解决。从基于室内场景的新业务对5G网络的基本需求出发,首先对应用于该场景的5G一体化微RRU的架构及网络性能,如覆盖、容量、移动性等方面进行深入研究,然后基于研究结果对未来5G室分场景的网络规划和建设给出合理化建议。

  • 2022-01-04
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竞争对手分析

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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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微模块化数据中心机房建设方案

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